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Record W7000450423

Étude de la réponse immunitaire cellulaire lymphocytaire T spécifique au SRAS-CoV-2

2021· dissertation· fr· W7000450423 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de Montréal
KeywordsCellular immunityImmunityELISPOTHumoral immunity
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La maladie à coronavirus (COVID-19) est une infection virale hautement contagieuse causée par le virus SRAS-CoV-2. La maladie s’est rapidement propagée entrainant une épidémie mondiale, causant la mort des personnes à risque. De nombreuses mesures sanitaires ont été prises durant ces deux dernières années, cependant la maladie n’est pas encore éradiquée. Considérant l’importance du système immunitaire dans le contrôle des maladies infectieuses et dans l’induction d’une mémoire immunitaire de longue durée, le SRAS-CoV-2 pourrait être une cible du système immunitaire, en particulier du système adaptatif représenté par les lymphocytes B et T. La réponse humorale induite chez les personnes convalescentes est largement perçue comme étant efficace pour combattre le virus. Par conséquent, toutes les plateformes de vaccination actuelles se sont basées sur la réponse humorale induite, particulièrement par la protéine SPIKE du virus. Compte tenu de la variabilité des réponses humorales ainsi que leur déclin rapide observé chez certains patients, et l’émergence de variants, il est nécessaire d’inclure d’autres stratégies permettant de renforcer la réponse immunitaire. Nous avons émis l’hypothèse qu’une réponse cellulaire pouvait être induite par les lymphocytes T contre les différentes protéines virales du SRAS-CoV-2. Dans cette étude nous avons détecté la réactivité des lymphocytes T contre les protéines virales (SPIKE, membrane, nucléocapside) par ELISPOT chez les patients convalescents. Nous avons ensuite identifié plus précisément les séquences riches en épitopes au niveau de la protéine membranaire et de la nucléocapside en préparant des délétants successifs (approche « mRNA PCR-based epitope chase technique” ou mPec). La validation de ces séquences a été confirmée par l’utilisation de banques de peptides dans des zones définies, se chevauchant de 12 acides aminés. En vue d’inclure ces régions dans une stratégie vaccinale future, une protéine de fusion MN contenant les séquences riches en épitopes a été créée et la réactivité des lymphocytes T contre la protéine MN a été évaluée de nouveau par ELISPOT. Nos données démontrent une réponse T dirigée principalement contre la nucléocapside et la protéine membranaire. Trois zones immunogènes sont identifiées au niveau de la nucléocapside et une zone au niveau de la membrane. La réactivité observée contre la protéine de fusion MN souligne le potentiel pouvoir immunogène des protéines (membrane et nucléocapside) et l’importance d’inclure ces protéines dans une stratégie vaccinale future afin de solliciter une réponse immunitaire cellulaire protectrice.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
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