Designing a polyvalent vaccine targeting multiple strains of varicella zoster virus using integrated bioinformatics approaches
Notice bibliographique
Résumé
The Varicella Zoster Virus (VZV) presents a global health challenge due to its dual manifestations of chickenpox and shingles. Despite vaccination efforts, incomplete coverage, and waning immunity lead to recurrent infections, especially in aging and immunocompromised individuals. Existing vaccines prevent chickenpox but can trigger the reactivation of shingles. To address these limitations, we propose a polyvalent multiepitope subunit vaccine targeting key envelope glycoproteins of VZV. Through bioinformatics approaches, we selected six glycoproteins that are crucial for viral infection. Epitope mapping led to the identification of cytotoxic T lymphocyte (CTL), helper T lymphocyte (HTL), and B cell linear (LBL) epitopes. Incorporating strong immunostimulants, we designed two vaccine constructs, demonstrating high antigenicity, solubility, stability, and compatibility with Toll-like receptors (TLRs). Molecular docking and dynamics simulations underscored the stability and affinity of the vaccine constructs with TLRs. These findings lay the foundation for a comprehensive solution to VZV infections, addressing the challenges of incomplete immunity and shingles reactivation. By employing advanced immunoinformatics and dynamics strategies, we have developed a promising polyvalent multiepitope subunit vaccine candidate, poised to enhance protection against VZV and its associated diseases. Further validation through in vivo studies is crucial to confirm the effectiveness and potential of the vaccine to curb the spread of VZV. This innovative approach not only contributes to VZV control but also offers insights into tailored vaccine design strategies against complex viral pathogens.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».