Gag Virus-like Particles Functionalized with SARS-CoV-2 Variants: Generation, Characterization and Recognition by COVID-19 Convalescent Patients’ Sera
Notice bibliographique
Résumé
The robustness, safety, versatility, and high immunogenicity of virus-like particles (VLPs) make them a promising approach for the generation of vaccines against a broad range of pathogens. VLPs are recombinant macromolecular structures that closely mimic the native conformation of viruses without carrying viral genetic material. Particularly, HIV-1 Gag-based VLPs are a suitable platform for the presentation of the SARS-CoV-2 Spike (S) protein on their surface. In this context, this work studies the effect of different rationally engineered mutations of the S protein to improve some of its characteristics. The studied variants harbored mutations such as proline substitutions for S stabilization, D614G from the early dominant pandemic form, the elimination of the S1/S2 furin cleavage site to improve S homogeneity, the suppression of a retention motif to favor its membrane localization, and cysteine substitutions to increase its immunogenicity and avoid potential undesired antibody-dependent enhancement (ADE) effects. The influence of the mutations on VLP expression was studied, as well as their immunogenic potential, by testing the recognition of the generated VLP variants by COVID-19 convalescent patients' sera. The results of this work are conceived to give insights on the selection of S protein candidates for their use as immunogens and to showcase the potential of VLPs as carriers for antigen presentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».