Evaluating the Immunogenic Potential of Synthetic Influenza T-B & B-T Peptides
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination is one of the major strategies available for combating viral infections in humans. However, currently available vaccines are not without pitfalls; they are laborious to produce, could potentially be unsafe, and in the case of the highly variable influenza virus need to be reformulated each season. The use of synthetic peptides thus represents an exciting alternative to traditional vaccines. However, these synthetic peptides are not highly immunogenic without the use of potent adjuvants. The lack of immunogenicity might be addressed by conjugation between T or B cell epitopes with universal or immunodominant T-helper epitopes. The construction of branched peptides, lipidated peptides, or designs combining both of these elements might also enhance the immunogenicity, as they might target Toll-like receptors and/or mimic the 3-dimensional structure of epitopes within the native protein. In this study, a recognized T-B peptide based on the hemagglutinin protein of the A/Puerto Rico/8/34 influenza virus was chosen as a backbone and modified to evaluate if the construction of branched peptides, lipidation, the addition of cysteine residues, or mutations could indeed alter reactivity. Screening the different designs with various antibody binding and cellular assays revealed that combining a branched design with the addition of lipid moieties leads to a greatly enhanced activity as compared to other similar T-B diepitope constructs.
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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) | 0,001 | 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 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 ».