目的运用免疫信息学技术预测严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)的B细胞、细胞毒性T淋巴细胞(CTL)和辅助T(Th)细胞的抗原表位.方法从NCBI数据库检索SARS-CoV-2蛋白序列,根据抗原性≥0.5和氨基酸数≥100进行筛选,最终的蛋白序列用...目的运用免疫信息学技术预测严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)的B细胞、细胞毒性T淋巴细胞(CTL)和辅助T(Th)细胞的抗原表位.方法从NCBI数据库检索SARS-CoV-2蛋白序列,根据抗原性≥0.5和氨基酸数≥100进行筛选,最终的蛋白序列用于后续的抗原肽的预测.用蛋白质结构预测软件Phyre2进行三维结构的预测、蛋白质模型结构的细化软件GalaxyRefine优化蛋白的三维结构,最后用蛋白质结构同源建模SWISS-MODEL系统对优化后的结构进行准确性评估.蛋白序列用于CTL、Th细胞和线性B细胞抗原肽预测,三维结构用于结构性B细胞抗原预测.免疫表位数据库和分析资源(IEDB)预测SARS-CoV-2的CTL和Th细胞抗原表位,B细胞线性抗原肽预测软件Bepipred Linear Epitope Prediction 2.0和B细胞结构抗原肽预测软件ElliPro-Epitope prediction based upon structural protrusion分别预测B细胞线性和结构抗原肽.结果从NCBI数据库获得了27个SARS-CoV-2的蛋白序列,去掉抗原性<0.5和氨基酸数<100的蛋白质后,最终选定9个蛋白进行后续抗原肽预测.最终获得了24个CTL、20个Th细胞、12个B细胞线性表位和16个B细胞结构表位.结论获得的抗原表位可用于后续多表位疫苗的设计,相较于只针对单种蛋白靶点的抗原表位而言,多靶点抗原表位具有更强的免疫原性,这些抗原表位对SARS-CoV-2疫苗而言,具有一定的参考价值.展开更多
文摘目的运用免疫信息学技术预测严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)的B细胞、细胞毒性T淋巴细胞(CTL)和辅助T(Th)细胞的抗原表位.方法从NCBI数据库检索SARS-CoV-2蛋白序列,根据抗原性≥0.5和氨基酸数≥100进行筛选,最终的蛋白序列用于后续的抗原肽的预测.用蛋白质结构预测软件Phyre2进行三维结构的预测、蛋白质模型结构的细化软件GalaxyRefine优化蛋白的三维结构,最后用蛋白质结构同源建模SWISS-MODEL系统对优化后的结构进行准确性评估.蛋白序列用于CTL、Th细胞和线性B细胞抗原肽预测,三维结构用于结构性B细胞抗原预测.免疫表位数据库和分析资源(IEDB)预测SARS-CoV-2的CTL和Th细胞抗原表位,B细胞线性抗原肽预测软件Bepipred Linear Epitope Prediction 2.0和B细胞结构抗原肽预测软件ElliPro-Epitope prediction based upon structural protrusion分别预测B细胞线性和结构抗原肽.结果从NCBI数据库获得了27个SARS-CoV-2的蛋白序列,去掉抗原性<0.5和氨基酸数<100的蛋白质后,最终选定9个蛋白进行后续抗原肽预测.最终获得了24个CTL、20个Th细胞、12个B细胞线性表位和16个B细胞结构表位.结论获得的抗原表位可用于后续多表位疫苗的设计,相较于只针对单种蛋白靶点的抗原表位而言,多靶点抗原表位具有更强的免疫原性,这些抗原表位对SARS-CoV-2疫苗而言,具有一定的参考价值.
