<i>de Novo</i> Sequencing of Antibodies for Identification of Neutralizing Antibodies in Human Plasma Post SARS-CoV-2 Vaccination
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a method for sequencing polyclonal IgG enriched from human plasma, employing a combination of de novo sequencing, proteomics, bioinformatics, protein separation, sequencing, and peptide separations. Our study analyzes a single patient’s IgG antibody response triggered by the Moderna Spikevax mRNA COVID-19 vaccine. From the sequencing data of the natural polyclonal response to vaccination, we generated 12 recombinant antibodies. Six derived recombinant antibodies, including four generated with de novo sequencing, exhibited similar or higher binding affinities than the original natural polyclonal antibody. Our neutralization tests revealed that the six antibodies possess neutralizing capabilities against the target antigen. This research provides insights into sequencing polyclonal IgG antibodies while highlighting the effectiveness and potential of our approach in generating recombinant antibodies with robust binding affinity and neutralization capabilities. Our proposed approach is an advancement in characterizing the IgG response by directly investigating the circulating pool of IgG without relying exclusively on the B-cell repertoire or population. This is crucial as the B-cell analysis may not accurately represent the circulating antibodies. Interestingly, a large proportion (80 to 90%) of the human antibody sequences generated against SARS-CoV-2 in the literature have been derived solely from B-cell analysis. Therefore, the ability to offer a different perspective is crucial in gaining a comprehensive understanding of the IgG response. Significance Statement We investigate human IgG targeting the receptor binding domain using de novo proteomics. The peripheral B-cell repertoire may not adequately cover all the circulating IgG for human IgG sequencing. Our approach overcomes this limitation by using a de novo protein sequencing on top of standard proteomics. We obtained distinct de novo sequences, showcasing our method’s potential. The recombinant proteins we generate possess traits comparable to or surpassing the naturally occurring polyclonal antibodies (pAbs). This study highlights similarities and differences between IgG populations in blood and circulating B-cells, which is crucial for future biologics development.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».