Use of shotgun immunoproteomics for the development of protein vaccines against Edwardsiella piscicida
Notice bibliographique
Résumé
Edwardsiella piscicida is an important emerging pathogen in various cultured fish species. This study aimed to identify immunogenic E. piscicida proteins and evaluate these antigens as protein vaccines for use in aquaculture. Shotgun immunoproteomics using anti-E. piscicida serum from rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) and channel catfish (Ictalurus punctatus) (♀) × blue catfish (Ictalurus furcatus) (♂) hybrids inoculated with formalin-killed whole-bacteria preparations identified 36 candidate immunogenic E. piscicida proteins. The chaparonin GroEL, the glycine 2TM zipper domain-containing protein (GlyZip), and coproporphyrinogen-III oxidase (COPIII) were used to orally (PO) and intra-coelomically (IC) immunize Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha). Fish IC vaccinated with either GlyZip or COPIII demonstrated a slight, but non-significant, improvement in survival post-challenge with E. piscicida S11-285. Surprisingly, fish IC or PO vaccinated with GroEL displayed an anti-protective effect (RPS = -184 % and RPS = -76 %, respectively) against subsequent challenge. All IC vaccinated fish generated a strong specific antibody response against the immunizing protein, and sham vaccinated fish challenged with E. piscicida S11-285 generated a significantly higher specific antibody response to the GroEL and GlyZip proteins than negative control fish, suggesting that shotgun immunoproteomics was effective for detection of immunogenic bacterial proteins that can stimulate humoral immune responses in the host fish.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».