Unleashing the Immune Arsenal: Development of Broad-spectrum Multiepitope Bluetongue Vaccine Targeting Conserved T Cell Epitopes of Structural Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Bluetongue (BT) is a severe arboviral disease affecting sheep, cows, and other wild ruminants, caused by the Bluetongue virus (BTV). The virus has evolved into over 32 serotypes, rendering existing vaccines less effective. While the structural proteins of this virus represent promising targets for vaccine development, they unfortunately exhibit high amino acid polymorphism and are laden with numerous inhibitory epitopes. However, certain structural proteins such as VP1 and VP7 are highly conserved and may contain epitopes capable of triggering cross-reactive cell-mediated immunity (CMI). In this study, we identified highly conserved MHC-I and -II-restricted T cell epitopes within VP1, VP5, and VP7 BTV proteins and designed multiepitope vaccine constructs using an in silico immunoinformatics pipeline for both laboratory mouse and bovine natural systems. The conserved epitopes utilized in the vaccines are highly antigenic, non-allergenic, non-toxic, and predicted to be capable of inducing IFN-𝛾. Both mouse and bovine vaccines were tethered with Toll-like receptor (TLR)-4-agonist adjuvants, beta-defensin 2–50 S ribosomal unit to stimulate innate immunity for the CMI development. Protein-protein docking analysis suggested favorable binding affinities between the vaccine constructs and TLR4, while 100-nanosecond molecular dynamics simulations supported the structural stability of the complexes. Although these computational findings are promising, all results require experimental validation. Future in vitro and in vivo studies are essential to confirm the immunogenicity, safety, and protective efficacy of the proposed vaccine candidates in target species.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».