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Mit Hilfe der subtraktiven Proteomik und der reversen Vakzinologie wurde ein chimärer Multiepitop-Impfstoff gegen Melioidose entwickelt, eine schwere Infektionskrankheit, die durch das multiresistente Bakterium Burkholderia pseudomallei verursacht wird. Aus 21 nicht redundanten Erregerproteomen wurden vier Proteine als Impfstoffkandidaten ausgewählt, und zwar auf der Grundlage von Essentialität, Virulenz, Nicht-Homologie zum Menschen, struktureller Verfügbarkeit, subzellulärer Lokalisierung und Antigenität. Die Epitope des Haupthistokompatibilitätskomplexes der Klassen I und II sowie der…mehr

Produktbeschreibung
Mit Hilfe der subtraktiven Proteomik und der reversen Vakzinologie wurde ein chimärer Multiepitop-Impfstoff gegen Melioidose entwickelt, eine schwere Infektionskrankheit, die durch das multiresistente Bakterium Burkholderia pseudomallei verursacht wird. Aus 21 nicht redundanten Erregerproteomen wurden vier Proteine als Impfstoffkandidaten ausgewählt, und zwar auf der Grundlage von Essentialität, Virulenz, Nicht-Homologie zum Menschen, struktureller Verfügbarkeit, subzellulärer Lokalisierung und Antigenität. Die Epitope des Haupthistokompatibilitätskomplexes der Klassen I und II sowie der B-Zellen wurden vorhergesagt und auf Immunogenität, Löslichkeit, Allergenität und Hydrophilie untersucht. Unter Verwendung der Epitope, Adjuvantien, Linker und PADRE-Sequenzen wurde ein chimärer Impfstoff konstruiert. Docking- und Molekulardynamiksimulationen bestätigten die Wechselwirkungen zwischen HLA-Allelen und TLR4, was auf das Potenzial zur Auslösung einer Immunantwort hindeutet und den Nutzen von computergestützten Werkzeugen bei der Entwicklung von Impfstoffen gegen B. pseudomallei unter Beweis stellt.
Autorenporträt
O Dr. Mohammad Kalim Ahmad Khan, Professor de Bioinformática no Departamento de Bioengenharia da Universidade Integral, Lucknow, Índia, tem mais de 16 anos de experiência, mais de 85 publicações e supervisionou seis bolseiros de doutoramento. A sua investigação centra-se na carcinogénese induzida por DB[a,l]P, em doenças relacionadas com o estilo de vida e na conceção computacional de candidatos a medicamentos.