Phylogeny-based selection of representative variants with Navargator: Proof of principle using humoral cross-reactivity data from two immunization studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The accessibility to the immune system of bacterial surface proteins makes them attractive targets for subunit vaccines. However, this same property also means they tend to exhibit high sequence variability. Achieving broad cross-protection usually necessitates that antigens from multiple isolates are included, but the choice of sequence variant is a non-trivial problem. Visual inspection of phylogenetic trees is the norm, but this is subjective and can be greatly influenced by the choice of viewing software. This has real-world implications, as groups have shown that the selection of non-optimal antigens likely led to lower cross-protection in the commercially available vaccines against Neisseria meningitidis serogroup B. Aim / Methods To address this problem, we have developed Navargator, bioinformatics software that takes a phylogenetic tree as input and identifies the variants that are the most similar to the greatest number of other sequences. The underlying premise is that cross-reactivity will be correlated with phylogenetic distances extracted from the tree; this was validated by several rodent immunization studies with the proteins transferrin-binding protein B and factor H binding protein from N. meningitidis and N. gonorrhoeae , measuring antibody-based cross-reactivity between an antigen panel using a custom high-throughput ELISA. Results Navargator has been made freely available both as an online tool and as source code for local installation. We implemented several different clustering methods, with exact algorithms for smaller datasets, and heuristics suitable for large trees of thousands of sequences. Our immunization studies have shown that this approach is sound, and that cross-reactivity is predicted well by phylogenetic distances in a sigmoidal manner. Conclusions The complexity of vaccine development rises sharply with each additional antigen included, so using the minimal number required is an important consideration. Navargator attempts to facilitate this in a systematic and generalizable manner. The user can run the analysis by selecting their desired number of representatives, or they can provide any form of cross-reactivity data and have the program identify a minimum reactivity threshold via correlation with the phylogenetic tree. The program will then identify the smallest number of representatives required to satisfy this threshold.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».