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基于生物信息學預測

基于生物信息學預測

Epitope Prediction for the Identification


技術背景:

近幾年,基于生物信息學的表位預測顯著促進了疫苗的發展,也有許多預測軟件已成功在病毒表位預測中使用。表位根據其受體的不同分為兩類:一類為T細胞表位,由T細胞受體識別;另一類為B細胞表位,由B細胞或抗體識別, B細胞表位分為連續的線性表位和非連續的構象表位,且以構象表位為主。與T細胞表位預測相比, B細胞表位預測更復雜,尤其是構象表位,除了序列之外,還要考慮蛋白質的3D結構?! ?br />  表位預測方法中最基本的假設是:同種病毒中存在進化關系,且序列分析可發現其中保守序列或結構。已開發的預測算法均是基于抗原的主要氨基酸序列、3D結構或蛋白特性諸如親水性、易接近性和柔韌性。預測工具主要有以下幾種:ePitope、Bcepred、ABCpred、Discotope、BepiPred及CEP等,每種軟件在精確性、特異性和敏感性方面有所不同。

技術介紹:

近幾年,基于生物信息學的表位預測顯著促進了疫苗的發展,也有許多預測軟件已成功在病毒表位預測中使用。表位根據其受體的不同分為兩類:一類為T細胞表位,由T細胞受體識別;另一類為B細胞表位,由B細胞或抗體識別, B細胞表位分為連續的線性表位和非連續的構象表位,且以構象表位為主。與T細胞表位預測相比, B細胞表位預測更復雜,尤其是構象表位,除了序列之外,還要考慮蛋白質的3D結構。在本文中主要闡述與單克隆抗體表位分析相關的B細胞表位預測。
經典案例:
MAHDAVI等用生物信息學的方法預測了人類表皮生長因子2胞外結構域子域Ⅲ(HER 2ECD-SubdomianⅢ)的B細胞線性和構象表位,該研究首次對HER2 ECD-SubdomianⅢ新的B細胞構象表位進行了鑒定。使用了ABCpred、BCPREDs、Bepired、Bcepred和Elliprro來預測線性表位;Discotope、CBtope和SUPERFICIAL對構象表位進行預測。DENISOVA等同時應用突變分析和表位預測來研究抗西尼羅病毒(West Nile virus) E蛋白單抗識別的表位,實驗中,兩種方法展現了良好的互補性,為表位特征描述提供了穩固的平臺。


基于生物信息學預測;Epitope Prediction for the Identification of Antibody Epitopes


公司服務優勢:
  由于這種預測方法是經電腦模擬,省時且成本低,常作為抗原表位鑒定的輔助工具在詳細實驗研究前使用。當使用此類方法時,要認識到當前軟件的局限性,人們對免疫系統認知不完全和預測方法的近似性致使不可能存在一種精確的算法,另外,不同的工具也許會產生不同的結果,艾柏森公司使用多種預測工具來確保結果的一致性,為您提供精確地表位預測服務。

艾柏森生物有專業的生物信息學團隊,可以通過三維建模的方法對抗原、抗體以及抗原/抗體復合物進行結構生物學的分析,同時結合其他生物信息學分析方法,提供抗原表位預測的服務。


單克隆抗體表位作圖
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