Peptide immunoarrays for rationale development of vaccines with enhanced cross-reactivity
Notice bibliographique
Résumé
Vaccines of enhanced range of protection could help to control newly emerging infectious diseases while providing greater resilience to any subsequent variants. Such "universal vaccines" are an idealized, but unrealized, goal that may benefit from unbiased, high-throughput approaches that define antibody cross-reactivity to enable rational selection of cross-protective epitopes. The priority of this investigation is to establish a pipeline for the identification and preliminary characterization of epitopes with enhanced cross-reactivity. A peptide immunoarray representing the proteomes of SARS-CoV, SARS-CoV-II, and MERS-CoV was applied to characterize spike glycoprotein-specific antibody populations within convalescence serum of SARS-CoV-II infected ferrets. Through two alternate bioinformatic approaches, twenty candidate epitopes were identified and translated into vaccines. Epitopes inducing antibodies with cross-reactivity across naturally occurring versions of spike glycoprotein, including SARS-CoV-II Delta and Omicron variants, as well as antigenically distant SARS-CoV and MERS-CoV, were identified. Working from the assumption that cross-reactivity is prerequisite for cross-protection, this highlights the opportunity and mechanisms by which immunoarrays, coupled with in vitro screening assays, can enable rational selection of epitopes with enhanced potential for cross-protection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».