Epitope characterization of sero-specific monoclonal antibody to Clostridium botulinum neurotoxin type A.
Notice bibliographique
Résumé
Botulinum neurotoxins (BoNTs) are extremely potent toxins that can contaminate foods and are a public health concern. Anti-BoNT antibodies have been described that are capable of detecting BoNTs; however there still exists a need for accurate and sensitive detection capabilities for BoNTs. Herein, we describe the characterization of a panel of eight monoclonal antibodies (MAbs) generated to the non-toxic receptor-binding domain of BoNT/A (H(C)50/A) developed using a high-throughput screening approach. In two independent hybridoma fusions, two groups of four IgG MAbs were developed against recombinant H(C)50/A. Of these eight, only a single MAb, F90G5-3, bound to the whole BoNT/A protein and was characterized further. The F90G5-3 MAb slightly prolonged time to death in an in vivo mouse bioassay and was mapped by pepscan to a peptide epitope in the N-terminal subdomain of H(C)50/A (H(CN)25/A) comprising amino acid residues (985)WTLQDTQEIKQRVVF(999), an epitope that is highly immunoreactive in humans. Furthermore, we demonstrate that F90G5-3 binds BoNT/A with nanomolar efficiency. Together, our results indicate that F90G5-3 is of potential value as a diagnostic immunoreagent for BoNT/A capture assay development and bio-forensic analysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 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 ».