Outil in-silico pour la prédiction, l'analyse et la conception de défensines
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Le livre intitulé "In-Silico Tool for Predicting, Scanning, and Designing Defensins" traite de l'étude visant à prédire un vaccin efficace à base d'épitopes contre la glycoprotéine B du virus de l'herpès humain de type 1. Le développement de la génétique immunitaire permettra de mieux appréhender l'impact des facteurs génétiques sur les variations interindividuelles et inter-populations des réponses immunitaires aux vaccins, ce qui pourrait être utile pour faire progresser les nouvelles stratégies vaccinales. La vaccinologie in-silico/inverse a remplacé les vaccins convention...
Le livre intitulé "In-Silico Tool for Predicting, Scanning, and Designing Defensins" traite de l'étude visant à prédire un vaccin efficace à base d'épitopes contre la glycoprotéine B du virus de l'herpès humain de type 1. Le développement de la génétique immunitaire permettra de mieux appréhender l'impact des facteurs génétiques sur les variations interindividuelles et inter-populations des réponses immunitaires aux vaccins, ce qui pourrait être utile pour faire progresser les nouvelles stratégies vaccinales. La vaccinologie in-silico/inverse a remplacé les vaccins conventionnels basés sur la culture parce qu'elle réduit le coût de l'étude en laboratoire des agents pathogènes et accélère également le temps nécessaire pour obtenir des résultats. Par conséquent, l'utilisation d'approches immunoinformatiques pour prédire ce nouveau type de vaccin pourrait s'avérer extrêmement utile. Normalement, l'étude de l'affinité de liaison des peptides antigéniques avec les molécules du CMH de classe 1 et de classe 2 est l'objectif principal de la prédiction des épitopes. L'utilisation de ces outils et de ces informations permet de développer de nouveaux vaccins. Si ces approches permettent d'optimiser un vaccin pour une population d'espèces, le problème peut également être reformulé pour concevoir un "vaccin universel".
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