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Enregistrement W4394593415 · doi:10.1007/s42452-024-05782-9

In silico design and evaluation of multi-epitope dengue virus vaccines: a promising approach to combat global dengue burden

2024· article· en· W4394593415 sur OpenAlexaff
Otun Saha, Abdur Razzak, Nikkon Sarker, Nymur Rahman, Abdullah bin Zahid, Afroza Sultana, Tushar Ahmed Shishir, Newaz Mohammed Bahadur, Md. Mizanur Rahaman, Foysal Hossen, Mohammad Ruhul Amin, Mir Salma Akter

Notice bibliographique

RevueDiscover Applied Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquevaccines and immunoinformatics approaches
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDengue feverDengue vaccineDengue virusVirologyIn silicoAntibody-dependent enhancementEpitopeBiologyImmunologyAntibodyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dengue virus, a pervasive mosquito-borne pathogen, imposes a substantial global health burden and is responsible for numerous fatalities annually globally, with tropical and sub-tropical regions particularly susceptible to dengue outbreaks. Despite decades of efforts, there has been no effective treatment or prevention for dengue, which makes it a life-threatening disease. Hence, this study proposes an innovative bioinformatics-driven approach to construct a vaccine targeting the dengue virus. The study involved a comprehensive analysis of conserved regions of dengue virus serotypes 1–4's non-structural proteins (NS1, NS3, and NS5) and structural protein (E) to predict the potential B & T-cell epitopes which were linked with appropriate adjuvants and linkers to generate four distinct vaccine candidates. The constructed vaccine models underwent rigorous evaluation, considering physicochemical attributes, structural integrity, population coverage, and immune system response through simulation. The results confirm that these vaccine candidates are non-allergenic, non-toxic, antigenic, and immunogenic. Additionally, they exhibit 99.70% world population coverage and 100% conservation across all dengue strains, which is crucial for vaccine efficacy. A Ramachandran plot showed that 95.6% of the amino acid residues of the candidates belong to the optimal zone, while around 4% are in additional allowed regions. Further, molecular docking and dynamic simulation of interaction with the human toll-like receptor 4, a fundamental component of innate immunity, was carried out to gain more insight into interaction dynamics. As a result of these analyses, the candidates' binding dynamics and structural stability were revealed. Overall, this study presents promising vaccine candidates for addressing dengue's global health burden. Their robust design and demonstrated immunogenicity make them attractive candidates for further experimental testing and development as potential vaccines against current strains and future variants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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