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Enregistrement W4407901363 · doi:10.1371/journal.pone.0314254

Combined immunoinformatic approaches with computational biochemistry for development of subunit-based vaccine against Lawsonia intracellularis

2025· article· en· W4407901363 sur OpenAlexaff
Zahed Khatooni, Gordon Broderick, Sanjeev K. Anand, Heather L. Wilson

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary medicine and infectious diseases
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawsonia intracellularisHomology modelingEpitopeMolecular mechanicsBiologyDocking (animal)Computational biologyIn silicoVirulenceChemistryMolecular dynamicsBiochemistryGeneticsMicrobiologyGeneComputational chemistryAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lawsonia intracellularis (LI) are obligate intracellular bacteria and the causative agent of proliferative hemorrhagic enteropathy that significantly impacts the health of piglets and the profitability of the swine industry. In this study, we used immunoinformatic and computational methodologies such as homology modelling, molecular docking, molecular dynamic (MD) simulation, and free energy calculations in a novel three stage approach to identify strong T and B cell epitopes in the LI proteome. From ∼ 1342 LI proteins, we narrowed our focus to 256 proteins that were either not well-identified (unknown role) or were expressed at a higher frequency in pathogenic strains relative to non-pathogenic strains. At stage 1, these proteins were analyzed for predicted virulence, antigenicity, solubility, and probability of residing within a membrane. At stage 2, we used NetMHCPan4-1 to identify over ten thousand cytotoxic T lymphocyte epitopes (CTLEs) and 286 CTLEs were ranked as having high predicted binding affinity for the SLA-1 and SLA-2 complexes. At stage 3, we used homology modeling to predict the structures of the top ranked CTLEs and we subjected each of them to molecular docking analysis with SLA-1*0401 and SLA-2*0402. The top ranked 25 SLA-CTLE complexes were selected to be an input for subsequent MD simulations to fully investigate the atomic-level dynamics of proteins under the natural thermal fluctuation of water and thus potentially provide deep insight into the CTLE-SLA interaction. We also performed free energy evaluation by Molecular Mechanics/Poisson-Boltzmann Surface Area to predict epitope interactions and binding affinities to the SLA-1 and SLA-2. We identified the top five CTLEs having the strongest binding energy to the indicated SLAs (-305.6 kJ/mol, -219.5 kJ/mol, -214.8 kJ/mol, -139.5 kJ/mol and -92.6 kJ/mol, respectively.) W also performed B-cell epitope prediction and the top-ranked 5 CTLEs and 3 B-cell epitopes were organized into a multi-epitope subunit antigen vaccine construct joined using EAAAK, AAY, KK, and GGGGG linkers with 40 residues of the LI DnaK protein attached to the N-terminus to further enhance the antigenicity of the vaccine construct. Blind docking studies showed strong interactions between our vaccine construct with swine Toll-like receptor 5. Collectively, these molecular modeling and immunoinformatic analyses present a useful in silico protocol for the discovery of candidate antigen in many viral and bacterial pathogens.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations2
Publié2025
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