Epitope Profiling of SARS-CoV-2 Spike Antigen Provides a Novel Strategy for Developing ELISAs Specific for Different Spike Protein Variants in Bivalent Vaccine Formulations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: An initial COVID-19 candidate vaccine containing a purified ancestral SARS-CoV-2 spike antigen was characterized with an ELISA using recombinant monoclonal antibodies (mAbs) generated against this variant. Upon the emergence of a new Beta (B.1.351) spike variant early in the pandemic, the assessment of a bivalent vaccine containing ancestral and Beta spike antigens began. Due to accelerated project timelines, mAbs generated specifically against the Beta spike antigen were not available at the time to address assay development and vaccine testing requirements. METHODS: Using only the initial mAb panel raised against the ancestral spike antigen, an epitope-blocking ELISA strategy was developed to independently measure Beta spike antigen in bivalent vaccine formulations. To facilitate this, epitope profiling of spike antigens from both ancestral and Beta variants was performed with biolayer interferometry and hydrogen-deuterium exchange mass spectrometry using the original panel of mAbs. RESULTS: The resulting blocking ELISA was precise and specific for the Beta spike antigen and detected the expected amount of this antigen in bivalent vaccine formulations. The specific amount of ancestral spike protein in the bivalent vaccine was also confirmed using the original ELISA developed at the onset of the pandemic. CONCLUSIONS: This epitope-blocking strategy helped to overcome key reagent availability issues and could be applied to other projects involving related proteins.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».