Plant‐produced encapsulin displays non‐typhoidal <i>Salmonella enterica</i> antigens and assembles into mosaic nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Foodborne illnesses have major public health and economic impacts. Non‐typhoidal Salmonella enterica serovars ( Salmonella ), associated with the consumption of contaminated poultry products, are among the most common causes of foodborne illness in humans. Vaccination of poultry flocks is one of the main methods to prevent Salmonella infection in poultry; however, the vaccines currently available have limitations. Because of this, there is an urgent need for more effective Salmonella vaccines. Ferric enterobactin receptor (FepA) is a Salmonella outer‐membrane protein that shows promise as a vaccine antigen due to its important role in iron acquisition and its ubiquity on the surface of Salmonella . Here, we describe the production of encapsulin nanoparticles displaying antigenic epitopes from FepA in Nicotiana benthamiana . Five FepA–encapsulin fusion proteins were transiently expressed in N. benthamiana leaves and targeted to either the chloroplast or the cytosol. We found that accumulation was highest in the chloroplast, with levels over 0.7 mg·g −1 of leaf fresh weight. Encapsulin nanoparticles self‐assembled within plant cells and FepA epitopes were displayed on their surface, as confirmed by transmission electron microscopy and immunogold labeling. Differentially tagged encapsulin monomers were also co‐infiltrated into the leaves of N. benthamiana , where they assembled into mosaic nanoparticles displaying each of the different tags. Encapsulin and one FepA–encapsulin fusion protein were also expressed transplastomically in Nicotiana tabacum , where they self‐assembled into nanoparticles and the fusion protein accumulated to 2.4 mg·g −1 of leaf fresh weight, nearly fivefold higher than in N. benthamiana. This study highlights the capability of encapsulin for use in vaccine design.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».