Use of <i>in silico</i> approaches, synthesis and profiling of Pan-filovirus GP-1,2 preprotein specific antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Intermolecular interactions of protein-protein complexes play a principal role in the process of discovering new substances used in the diagnosis and treatment of many diseases. Among such complexes of proteins, we have to mention antibodies; they interact with specific antigens of two genera of single-stranded RNA viruses belonging to the family Filoviridae-Ebolavirus and Marburgvirus; both cause rare but fatal viral hemorrhagic fever in Africa, with pandemic potential. In this research, we conduct studies aimed at the design and evaluation of antibodies targeting the filovirus glycoprotein precursor GP-1,2 to develop potential targets for the pan-filovirus easy-to-use rapid diagnostic tests. The in silico research using the available 3D structure of the natural antibody-antigen complex was carried out to determine the stability of individual protein segments in the process of its formation and maintenance. The computed free binding energy of the complex and its decomposition for all amino acids allowed us to define the residues that play an essential role in the structure and indicated the spots where potential antibodies can be improved. Following that, the study involved targeting six epitopes of the filovirus GP1,2 with two polyclonal antibodies (pABs) and 14 monoclonal antibodies (mABs). The evaluation conducted using Enzyme Immunoassays tested 62 different sandwich combinations of monoclonal antibodies (mAbs), identifying 10 combinations that successfully captured the recombinant GP1,2 (rGP). Among these combinations, the sandwich option (3G2G12* - (rGP) - 2D8F11) exhibited the highest propensity for capturing the rGP antigen.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».