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Identificación de péptidos lineales como prospectos inmunogénicos in silico contra Anaplasma marginale

    1. [1] Universidad Politecnica del Estado de Morelos

      Universidad Politecnica del Estado de Morelos

      México

    2. [2] Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (inifap)
  • Localización: Inventio, la génesis de la cultura universitaria en Morelos, ISSN-e 2448-9026, Vol. 20, Nº. 50, 2024
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Identification of linear peptides as in silico immunogenic leads against Anaplasma marginale
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Anaplasma marginale es un patógeno con una amplia diversi-dad genética, la cual ha dificultado el desarrollo de vacunas efi-cientes para la prevención y control de la anaplasmosis bovina. Mediante el uso de programas bioinformáticos se realizó una predicción de péptidos lineales de proteínas de membrana que contuvieran en su secuencia epítopos b, para su posible proposi-ción como candidatos a inmunógenos. Este trabajo es una apro-ximación in silico para la posterior síntesis en formato péptidos multiantigénicos sintéticos (map) y su subsecuente evaluación in vivo, de forma que se analice la efectividad en la generación de una respuesta inmune protectora frente a un desafío heterólo-go con cepas de Anaplasma marginale.

    • English

      Anaplasma marginale is a pathogen with a wide genetic di-versity, which has hindered the development of efficient vac-cines for the prevention and control of bovine anaplasmosis. Using bioinformatics programs, a prediction of linear peptides of membrane proteins containing b epitopes in their sequence was carried out for their possible proposal as immunogen can-didates. This work is an in silico approach for the subsequent synthesis in synthetic multiantigenic peptide (map) format and its subsequent in vivo evaluation, in order to analyze the effec-tiveness in the generation of a protective immune response against a heterologous challenge with strains of Anaplasma marginale.


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