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Vacuna computacional basada en epítopos contra el virus Sin Nombre

Spanish · Paperback / Softback

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El virus Sin Numbre es un patógeno de categoría A con una tasa de mortalidad notificada que oscila entre el 30% y el 50%. Fue el responsable del brote de 2012 en el Parque Nacional de Yosemite. Hasta ahora, no se dispone de terapia específica para el tratamiento del SDHC causado por el SNV. A pesar de los muchos esfuerzos para desarrollar vacunas seguras y eficaces contra el SNV, incluidos los enfoques de vacunas convencionales y moleculares, hasta la fecha no hay vacunas que hayan demostrado ser altamente eficaces contra el SNV. En nuestro estudio, analizamos la glicoproteína de la envoltura y la nucleocápside del SNV utilizando herramientas inmunoinformáticas alojadas en los recursos del IEDB, con el fin de determinar los epítopos más conservados e inmunogénicos para las células B y T. A continuación, se predijeron los epítopos más conservados e inmunogénicos. A continuación, se evaluó la cobertura poblacional de los epítopos predichos frente a toda la población mundial con los alelos restringidos MHC-I y MHC-II. Entre los epítopos predichos para las células B, los mejores candidatos para la glicoproteína y la nuclocápside fueron el epítopo 743CKKYAYPWQT752 y el epítopo 271QVDESKVS278, respectivamente. Hasta donde sabemos, nuestro estudio ha predicho por primera vez un cóctel de epítopos de células B y T para diseñar una vacuna eficaz contra el SDHC causado por SNV.

About the author










Abeer Babiker Idris, BSc (Hons), MSc und derzeit Doktorandin in medizinischer Mikrobiologie und Lehrbeauftragte an der Universität Khartum, Sudan. Zu ihren Forschungsinteressen gehören die molekulare Charakterisierung von Mikroben, Immunoinformatik, funktionelle Analyse von SNPs und Krebsforschung.

Product details

Authors Mohamed Ahmed Salih, Abeer Babiker Idris, Samah Mustafa Mahmoud
Publisher Ediciones Nuestro Conocimiento
 
Languages Spanish
Product format Paperback / Softback
Released 23.12.2022
 
EAN 9786205466582
ISBN 978-620-5-46658-2
No. of pages 60
Dimensions 150 mm x 220 mm x 4 mm
Weight 107 g
Subject Natural sciences, medicine, IT, technology > Medicine > Pharmacy

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