楊絮蛋白的組分分析及其T、B細(xì)胞表位預(yù)測(cè)
【部分圖文】:
肽段的質(zhì)量偏移(mass error)可見(jiàn),質(zhì)量誤差以0為中軸并且集中在<10 ppm的范圍內(nèi)(圖2A),且絕大部分的肽段長(zhǎng)度分布在8~20個(gè)氨基酸殘基之間(圖2B)。2.3 T細(xì)胞表位預(yù)測(cè)
變應(yīng)原的T、B細(xì)胞表位是誘發(fā)過(guò)敏性疾病的功能單位,同時(shí)也是發(fā)生交叉反應(yīng)的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。由于植物源性變應(yīng)原具有廣泛的植物種、屬,甚至科的共同結(jié)構(gòu)屬性和生物活性,不同種屬的變應(yīng)原之間發(fā)生交叉過(guò)敏反應(yīng)的現(xiàn)象較為常見(jiàn)[7-8]。隨著生物信息學(xué)技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的T、B細(xì)胞表位預(yù)測(cè)軟件和數(shù)據(jù)庫(kù)被廣泛的應(yīng)用于疫苗設(shè)計(jì)及疾病診斷中[9-10]。利用IEDB,通過(guò)等位基因的設(shè)定,可提高HLA Ⅱ類(lèi)限制性T細(xì)胞表位的準(zhǔn)確率[11],NN法是基于此背景下派生出的新型CD4+ T細(xì)胞MHC Ⅱ類(lèi)表位預(yù)測(cè)方法,進(jìn)一步提升了表位預(yù)測(cè)精度[12]。B細(xì)胞有線性表位和構(gòu)象表位2種類(lèi)型,受多肽鏈的親水性、柔韌性、螺旋構(gòu)象、暴露表面及極性等多種因素影響;BepiPred 2.0是一種運(yùn)用隨機(jī)森林算法,基于抗體-抗原間互相作用進(jìn)行表位注釋的預(yù)測(cè)方法[13],Zhao等[14]通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該B細(xì)胞表位預(yù)測(cè)方法具有較高精度。表1 CD4+T細(xì)胞表位預(yù)測(cè)結(jié)果 肽段 SMM法匹配 NN法匹配 表位核心 IC50分值 (nM) 表位核心 IC50分值 (nM) TENHLVLWDLRPLGLTGNKVEK VLWDLRPLG 44 VLWDLRPLG 14.6 VHILTDGRDVLDGSS ILTDGRDVL 35 ILTDGRDVL 6.7 GSDNHLILVDLRPLGLDGAR ILVDLRPLG 47 ILVDLRPLG 6.5 YAELLAADQRPLRPDEAELFAK LAADQRPLR 46 LAADQRPLR 4.4 TESQPYNIIPIQNLLADHPSLR IIPIQNLLA 17 LLADHPSLR 5.9 TMLETEELGVSILQDLHQQR EELGVSILQ 32 ILQDLHQQR 115.5 VLLQDFTGVPVVVDLASMR DFTGVPVVV 17 VVVDLASMR 72.4 RIFMLDYHDLYLPYVNK FMLDYHDLY 26 FMLDYHDLY 8.7 QRPEAVLVVLDDNQVFR RPEAVLVVL 32 VVLDDNQVF 93.0 IFMLDYHDLYLPYVNK FMLDYHDLY 79 FMLDYHDLY 12.4 FHLIIVKDPDLKEELR IVKDPDLKE 40 IIVKDPDLK 7.8 VLLDNKDLIIGYISGK VLLDNKDLI 48 VLLDNKDLI 6.4 GGYTTANYIWDLTQAR GYTTANYIW 39 YIWDLTQAR 66.9 NPELAHVLNDPSILR NPELAHVLN 17 VLNDPSILR 7.7 ISAILIDDGLKLDEK ILIDDGLKL 34 ILIDDGLKL 8.0 VLNLTELELDRVDIR VLNLTELEL 38 LELDRVDIR 9.4 注:SMM法和NN 法為2種不同的預(yù)測(cè)方法;IC50分值為親和力值,IC50分值 < 50 nM被認(rèn)為具有高親和力,< 500 nM被認(rèn)為具有中等親和力,IC50分值越小親和力越高
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本文編號(hào):2884893
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