Immuno-informatics Study Identifies Conserved T Cell Epitopes in Non-structural Proteins of Bluetongue Virus Serotypes: Formulation of Computationally Optimized Next-Generation Broad-spectrum Multiepitope Vaccine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bluetongue (BT) is a significant arboviral disease affecting sheep, cattle, goats, and wild ruminants, posing serious economic challenges to livestock industry. Control efforts have been hampered by the existence of over 32 distinct BT virus (BTV) serotypes and the absence of broad-spectrum vaccines. Some key non-structural proteins of BTV, including NS1, NS2, and NS3, exhibit notable amino acid sequence conservation. Our findings reveal that mouse MHC class I (MHC-I) CD8+ T cell epitopes are highly conserved in NS1 and NS3, while MHC-II epitopes are prevalent in all the three non-structural NS 1-3 proteins. Similarly, both class I and II Bovine Leukocyte antigen-restricted CD8+ and CD4+ T cell epitopes are conserved within NS1, NS2, and NS3 proteins. To construct in silico broad-spectrum vaccine, we subsequently screened these conserved epitopes based on antigenicity, allergenicity, toxicity, and solubility. Modeling and Refinement of the 3D structure models of vaccine constructs were achieved using protein modeling web servers. Our analysis revealed promising epitopes that exhibit strong binding affinities with low energies against two TLR receptors (TLR3 and TLR4). To ensure atomic-level stability, we evaluated the docking complexes of epitopes and receptors through all-atom molecular dynamics simulations (MDS). Encouragingly, our 100 nanoseconds MDS showed stable complexes with minimal RMSF values. Our study offers valuable insights into these conserved T cell epitopes as promising candidates for a broad-spectrum BT vaccine. We therefore encourage for their evaluation in animal models and natural hosts to assess their immunogenicity, safety, and efficacy for field use in the livestock.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».