Immunoinformatics approaches in developing a novel multi-epitope chimeric vaccine protective against Saprolegnia parasitica
Notice bibliographique
Résumé
Saprolegnia parasitica is responsible for devastating infections in fish and poses a tremendous threat to the global aquaculture industry. Presently, no safe and effective control measures are available, on the contrary, use of banned toxic compounds against the pathogen is affecting humans via biomagnification routes. This pioneering study aims to design an effective multi-epitope multi-target vaccine candidate against S. parasitica by targeting key proteins involved in the infection process. The proteins were analyzed and linear B-cell epitopes, MHC class I, and class II epitopes were predicted. Subsequently, highly antigenic epitopes were selected and fused to a highly immunogenic adjuvant, 50S ribosomal protein L7/L12, to design a multi-epitope chimeric vaccine construct. The structure of the vaccine was generated and validated for its stereochemical quality, physicochemical properties, antigenicity, allergenicity, and virulence traits. Molecular docking analyses demonstrated strong binding interactions between the vaccine and piscine immune receptors (TLR5, MHC I, MHC II). Molecular dynamics simulations and binding energy calculations of the complexes, further, reflected the stability and favorable interactions of the vaccine and predicted its cytosolic stability. Immune simulations predicted robust and consistent kinetics of the immune response elicited by the vaccine. The study posits the vaccine as a promising solution to combat saprolegniasis in the aquaculture industry.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».