Applying Flow Virometry to Study the HIV Envelope Glycoprotein and Differences Across HIV Model Systems
Notice bibliographique
Résumé
The HIV envelope glycoprotein (Env) is a trimeric protein that facilitates viral binding and fusion with target cells. As the sole viral protein on the HIV surface, Env is important both for immune responses to HIV and in vaccine designs. Targeting Env in clinical applications is challenging due to its heavy glycosylation, high genetic variability, conformational camouflage, and its low abundance on virions. Thus, there is a critical need to better understand this protein. Flow virometry (FV) is a useful methodology for phenotyping the virion surface in a high-throughput, single virion manner. To demonstrate the utility of FV to characterize Env, we stained HIV virions with a panel of 85 monoclonal antibodies targeting different regions of Env. A broad range of antibodies yielded robust staining of Env, with V3 antibodies showing the highest quantitative staining. A subset of antibodies tested in parallel on viruses produced in CD4+ T cell lines, HEK293T cells, and primary cells showed that the cellular model of virus production can impact Env detection. Finally, in addition to being able to highlight Env heterogeneity on virions, we show FV can sensitively detect differences in Env conformation when soluble CD4 is added to virions before staining.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».