Outer membrane vesicles as a platform for the discovery of antibodies to bacterial pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial outer membrane vesicles (OMVs) are nanosized spheroidal particles shed by gram-negative bacteria that contain biomolecules derived from the periplasmic space, the bacterial outer membrane, and possibly other compartments. OMVs can be purified from bacterial culture supernatants, and by genetically manipulating the bacterial cells that produce them, they can be engineered to harbor cargoes and/or display molecules of interest on their surfaces including antigens that are immunogenic in mammals. Since OMV bilayer-embedded components presumably maintain their native structures, OMVs may represent highly useful tools for generating antibodies to bacterial outer membrane targets. OMVs have historically been utilized as vaccines or vaccine constituents. Antibodies that target bacterial surfaces are increasingly being explored as antimicrobial agents either in unmodified form or as targeting moieties for bactericidal compounds. Here, we review the properties of OMVs, their use as immunogens, and their ability to elicit antibody responses against bacterial antigens. We highlight antigens from bacterial pathogens that have been successfully targeted using antibodies derived from OMV-based immunization and describe opportunities and limitations for OMVs as a platform for antimicrobial antibody development. KEY POINTS: • Outer membrane vesicles (OMVs) of gram-negative bacteria bear cell-surface molecules • OMV immunization allows rapid antibody (Ab) isolation to bacterial membrane targets • Review and analysis of OMV-based immunogens for antimicrobial Ab development.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».