Prediction of T cell and B cell epitopes of the 22-, 47-, 56-, and 58-kDa proteins of Orientia tsutsugamushi

Objective:To predict B cell and T cell epitopes of 22-kDa,47-kDa,56-kDa and 58-kDa proteins.Methods:The sequences of 22-kDa,47-kDa,56-kDa and 58-kDa proteins which were derived from Orientia tsutsugamushi were analyzed by SOPMA,DNAstar,Bcepred,ABCpred,NetMHC,NetMHCⅡand IEDB.The 58-kDa tertiary structure model was built by MODELLER9.17.Results:The 22-kDa B-cell epitopes were located at positions 194-200,20-26 and 143-154,whereas the T-cell epitopes were located at positions 154-174,95-107,17-25 and 57-65.The 47-kD a protein B-cell epitopes were at positions 413-434,150-161 and 283-322,whereas the T-cell epitopes were located at positions 129-147,259-267,412-420 and 80-88.The 56-kDa protein B-cell epitopes were at positions 167-173,410-419 and 101-108,whereas the T-cell epitopes were located at positions 88-104,429-439,232-240 and 194-202.The 58-kDa protein B-cell epitopes were at positions 312-317,540-548 and 35-55,whereas the T-cell epitopes were located at positions 415-434,66-84 and 214-230.Conclusions:We identified candidate epitopes of 22-kDa,47-kDa,56-kDa and 58-kDa proteins from Orientia tsutsugamushi.In the case of 58-kDa,the dominant antigen is displayed on tertiary structure by homology modeling.Our findings will help target additional recombinant antigens with strong specificity,high sensitivity,and stable expression and will aid in their isolation and purification.

Theoretical Study of Continuous B-Cell Epitopes with Developed BP Neural Network

In order to identify continuous B-cell epitopes effectively and to increase the success rate of experimental identification, the modified Back Propagation artificial neural network (BP neural network) was used to predict the continuous B-cell epitopes, and finally the predictive model for the B-cells epitopes was established. Comparing with the other predictive models, the prediction performance of this model is more excellent (AUC = 0.723). For the purpose of verifying the performance of the model, the prediction to the SWISS PROT NUMBER: P08677 was carried on, and the satisfying results were obtained.

新型冠状病毒E蛋白B细胞表位的预测及鉴定

目的利用生物信息学方法预测SARS-CoV-2 E蛋白B细胞表位,并利用小鼠多抗血清、人新型冠状病毒阳性血清等进行验证,以明确SARS-CoV-2 E蛋白的优势B细胞表位。方法使用SOPMA、Expasy、SWISS-MODEL及IEDB数据库和BepiPred-2.0等软件预测SARS-CoV-2 E蛋白的结构及B细胞表位;通过大肠杆菌系统表达并纯化GST标签重组表位蛋白片段,以Western blotting和间接ELISA方法检测表位蛋白与小鼠和人SARS-CoV-2 E蛋白阳性多抗血清的反应性,以初步鉴定SARS-CoV-2 E蛋白的B细胞表位。结果表位预测结果显示,E蛋白含有线性B细胞表位Ser6-Val14和Tyr57-Pro71,构象表位涉及的氨基酸序列为Glu8-Val14、Leu39-Tyr59、Ser60-Leu65;表达并纯化含有预测表位的E蛋白片段E1(Ser6-Val14表位)、E3(Tyr57-Pro71)以及阴性对照片段E2(不含表位序列),Western blotting和间接ELISA结果均显示抗E蛋白小鼠多抗和人新型冠状病毒阳性血清只与E1、E3蛋白片段呈阳性反应而与E2蛋白片段均为阴性反应,显示E蛋白线性B细胞表位预测正确。结论本研究成功预测并初步鉴定出SARS-CoV-2 E蛋白2个线性B细胞表位,为新型冠状病毒疫苗制备和免疫应答特性分析等提供参考。

非洲猪瘟病毒T、B细胞表位的免疫信息学预测与分析

旨在通过免疫信息学方法预测非洲猪瘟病毒(ASFV)结构蛋白的T、B细胞表位,为非洲猪瘟(ASF)表位疫苗的设计研制提供参考。从NCBI和RCSB数据库获取ASFV蛋白质序列和三维结构,利用IEDB、DTU Health Tech等数据库的生物信息学工具对ASFV的5种结构蛋白p72、p17、p49、M1249L和H240R的细胞毒性T细胞表位、线性B细胞和构象B细胞表位进行鉴定。结果显示:5种蛋白质均为亲水性,二级结构以无规则卷曲为主,仅M1249L例外;预测到抗原性良好、无毒、无致敏的细胞毒性T细胞优势表位27个,线性B细胞优势表位35个;预测到仅针对p72的构象B细胞优势表位2个。结论:ASFV的5种蛋白质可能具有多个潜在T、B细胞表位,其中B细胞表位相对占优,5种蛋白质中p72和M1249L最具疫苗研发前景,可结合蛋白质相关参数信息为构建ASF表位疫苗提供参考。

HPV53进化关系分析及B细胞与T细胞抗原表位预测

目的基于全长序列分析人乳头瘤病毒(human papillomavirus,HPV)53不同分离株的进化关系,并对代表性分离株病毒蛋白(E1、E2、E4、E6、E7、L1和L2)的理化性质、二级结构及B细胞与T细胞抗原表位进行预测。方法检索美国国立生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information,NCBI)数据库,获取HPV53全长序列并构建进化树。采用ProtParam软件分析蛋白的理化性质,PSIPRED和SOPMA软件预测其二级结构。采用ABCpred和IEDB软件预测B、T细胞抗原表位,并结合肽段柔韧性、亲水性、表面可及性、抗原性及Vaxijen评分等参数进一步筛选潜在的优势抗原表位;最后对潜在优势抗原表位与13个高危型HPV进行同源性分析。结果检索NCBI数据库共下载54条HPV53全长序列,经去重后保留48条,来自不同国家/地区的HPV53分离株可划分为A、B、C三个主要进化分支。三个分支代表株病毒的蛋白理化性质相似,E1、E6和E7蛋白的二级结构以α螺旋为主,E2、E4、L1和L2以无规则卷曲为主。经预测和筛选后,共得到6个B细胞潜在优势抗原表位和9个T细胞潜在优势抗原表位,同源性分析发现,E4和E6区域的B细胞抗原表位TTPIRPPPPPRPWAPT和CYRCQHPLTPEEKQLH,及L2区域的T细胞抗原表位SGVHSYEEIPMQ与HPV56具有较高同源性(均>90%)。结论通过生物信息学方法分析和预测发现HPV53分离株可分为A、B、C三个主要进化分支,其理化性质相似,二级结构存在部分小差异,且病毒蛋白中含有B、T细胞抗原表位,为HPV53相关多肽形式的疫苗和抗体药物开发提供了更多理论依据。

Stepwise prediction and statistical screening:B-cell epitopes on neuraminidase of human avian H_5N_1 virus

The B-cell epitopes of virus are associated with the antiviral drug and the vaccine screening. As the nucleotide sequences of neuraminidase (NA) of stain GD-01-06 were sequenced, we predicted the α-helix and β-fold structure and the indexes of the flexible regions of secondary structure of NA with methods of the Hydrophilicity plot by Kyte-Doolittle, the Surface probability plot by Emini and the Antigenic index by Jameson-Wolf, and then screened statistically the parameters to predict B-cell epitopes by the Hierarchical cluster and the Bivariate correlation and the quartiles with SPSS 13.0. The impact of variation of amino acids in NA on its epitopes was analyzed. The predictive results were evaluated by Wu’s Antigenic Index and SWISS-MODEL. We found that the most possible epitopes on NA were located within or nearby its N-terminal Nos. 120―137, 81―84, 408―415, 273―282, 429―432, 356―368, 46―55, 146―155, 341―350 and 198―209, which were the dominant regions of NA epitopes. Peptide 120―137 including the glycoprotein domain (NGT126―128) was first chosen as the B-cell epitopes on NA. NA in H5N1 strain isolated after 2003 lacked in No. 53 amino acid (I), resulting in an increase in the surface flexible region of NA in GD-01-06 and an enlargement to their epitope regions (VEP46―48→ VEPISNTNFL46―55). Conclusively, prediction of the B-cell epitopes on the NA based on multiple parameters is useful for researches on the molecular immunology and drug screening and immuno-prophylaxis. A deletion of No. 53 amino acid (I) in NA in strain GD-01-06 might increase its antigenicity.

重组牛乳源金黄色葡萄球菌GapC蛋白优势B细胞抗原表位的预测和筛选

旨在表达牛乳源金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)GapC蛋白并对其B细胞抗原表位进行预测与鉴定,本研究利用实验室分离鉴定的S.aureus分离株15119扩增GapC基因并构建重组表达质粒pET-28a-GapC,诱导纯化得到分子量为44 kD重组蛋白GapC,以此免疫新西兰大白兔,获得特异多克隆抗体。利用生物信息学方法,对GapC蛋白的二级及三级结构进行分析,预测其B细胞抗原表位,并利用特异性抗体对筛选的表位进行鉴定。结果表明,GapC蛋白具有良好的免疫原性,筛选出7个线性B细胞抗原表位,利用兔抗重组GapC蛋白多克隆抗体鉴定得到了PL 5(^(221)IPEIDGKLDGGAQRVP^(236))多肽和PL 7(^(264)KNASNESFGYTEDEIVSSDVVGM^(286))2个优势B细胞表位。本研究成功制备了GapC蛋白,预测并鉴定了2个优势抗原表位,为其嵌合表位疫苗的开发提供了技术支持。

免疫信息学方法预测针对中东呼吸综合征冠状病毒的T/B细胞抗原表位

目的通过免疫信息学方法预测针对中东呼吸综合征冠状病毒(MERS-CoV)的T/B细胞抗原表位。方法从NCBI获取S蛋白序列后,运用MEGA11进行多序列比对及系统发育树构建,Expasy Protparam分析其理化性质,SOPMA预测其二级结构。随后对S蛋白建模并进行模型验证。再通过NetCTL-1.2、NetMHC pan EL 4.1和IEDB预测杀伤性T细胞(CTL)表位,NetMHCⅡpan-4.0、IFNepitope和IL-4pred预测辅助性T细胞表位(HTL),ABCpred和BepiPred-2.0预测线性B细胞表位(LBL),ElliPro工具预测构象B细胞表位(CBL)。最后对上述预测得到的线性表位进行抗原性、致敏性和毒性预测。结果S蛋白序列保守性较高,且来自不同国家的100个MERS-CoV S蛋白可以装进同一系统进化枝。理化性质分析结果显示,S蛋白亲水性总平均值为-0.078,在哺乳动物网织红细胞中半衰期约为30 h。模型验证结果显示构建的S蛋白模型是合理的。从S蛋白中预测得到具有抗原性、无致敏性和无毒性的CTL表位2个、HTL表位2个,LBL表位15个。ElliPro工具预测得到的CBL表位5个。结论MERS-CoV的S蛋白是亲水性的稳定蛋白;综合多种生物信息学方法可以预测得到T/B细胞抗原表位,对开发针对MERS-CoV的多肽疫苗具有重要借鉴意义。

人DAO氨基酸序列片段B-细胞表位的多参数预测

目的预测人二氨氧化酶 ( DAO)氨基酸序列片段 ( aa No.5 2 4- 6 18)的 B-细胞表位。方法应用 6种参数和方法进行综合分析 ,包括 Hopp & Woods亲水性参数、抗原性参数、可及性参数、β-转角、万氏及吴氏综合预测方法。结果显示 B-细胞识别的表位可能在 5 43- 5 5 3和 5 6 9- 5 95残基或其附近 ,5 6 9- 5 95残基 4种参数和方法的预测值均高于 5 43- 5 5 3残基 ,这两个被预测的表位均含有β-转角和不规则卷曲结构。结论本研究为应用合成肽抗原制备抗人

SARS病毒基因组所编码的E蛋白的二级结构和B细胞表位预测

目的 预测SARS病毒E蛋白的B细胞表位和二级结构。方法 以SARS病毒基因组序列为基础 ,采用Gar nier Robson方法、Chou Fasman方法和Karplus Schultz方法预测E蛋白质的二级结构 ;用Kyte Doolittle方案预测蛋白质的亲水性 ;用Emini方案预测蛋白质的表面可能性 ;用Jameson Wolf方案预测氨基酸的抗原性指数。综合评判 ,预测SARS病毒E蛋白的B细胞表位。结果 在SARS病毒E蛋白N 端的第 1～ 6、13～ 19、39～ 4 3、4 7～ 6 4区段和第 73～ 76区段有 β 折叠中心 ;第 6～ 12区段和第 6 7～ 6 9区段可能形成转角或无规则卷曲 ,是柔性区域。E蛋白N端第 2～ 13区段和第 6 1～ 74区段为B细胞优势表位区域。结论 用多参数预测SARS病毒E蛋白的二级结构和B细胞表位 。

应用因特网对SARS病毒M蛋白B细胞抗原表位的预测

目的:预测SARS冠状病毒M蛋白的B细胞表位。方法:采用EMBOSS软件结合Hopp＆woods亲水性参数、Janin可及性参数、极性参数、柔韧性参数及二级结构方案对SARS冠状病毒M蛋白的B细胞表位进行了预测,井用吴玉章等已建立的B细胞表位预测方法进行评述。结果:SARS冠状病毒M蛋白B细胞识别的表位可能位于第3～13和153～166位氨基酸等区域内或附近,这2个被预测的表位均含有β-转角和无规卷曲结构。结论:该研究对应用合成肽抗原进行SARS早期诊断研究及相关抗体的制备具有重要指导意义。

日本血吸虫病诊断分子B细胞表位的预测与鉴定

目的 应用生物信息学技术对日本血吸虫病常用诊断分子进行B细胞表位的预测，筛选出具有潜在诊断价值的表位分子，采用基因工程方法制备目的表位的融合蛋白并进行抗原性鉴定。方法 将日本血吸虫膜蛋白22kDa（Sj22）、膜蛋白23kDa（Sj23）、信号蛋白14—3—3（Sj14—3—3）、谷胱甘肽S转移酶（Sj26）分子的全基因序列输入BioSun软件的工作区，经多参数比较筛选可能的B细胞表位，克隆、表达预测表位，用表达的融合蛋白作为抗原与血吸虫病人血清反应，以筛选和鉴定具有抗原性的表位。结果 经预测分析，Sj22的B细胞表位可能在56～62位和127～133位氨基酸区域，Sj23的B细胞表位可能在149～156位和160～167位氨基酸区域，Sj14—3—3的B细胞表位可能在118～225位和130～137位氨基酸区域，Sj26的B细胞表位可能在143～149位和191～197位氨基酸区域。克隆、表达并纯化这8个表位的融合蛋白，经SDS—PAGE和Western blot检测抗原性，筛选出分别来自于Sj22、Sj14-3-3、Sj26的3条具有较强抗原性的表位片段。结论 生物信息学技术结合分子生物学方法可用于筛选具有潜在诊断价值的表位。

猪内源性反转录病毒囊膜蛋白基因的克隆及其蛋白二级结构和B细胞表位预测

猪内源性反转录病毒(PERV)是与猪-人异种移植病原安全性密切相关的一类病毒。env基因编码病毒的囊膜蛋白,它与病毒的亚型分类、宿主感染范围、细胞的嗜性以及对宿主细胞的感染机制、诱导宿主产生中和抗体等密切相关。本研究利用RT-PCR的方法,从五指山小型猪外周血淋巴细胞中扩增PERV的囊膜蛋白基因并进行测序,随后用生物信息学相关软件和方法,对PERV-Env蛋白二级结构及B细胞表位进行预测。经综合分析评价,结果发现PERV-Env蛋白有18个可能的B细胞优势抗原表位区域,7个可能的糖基化位点。该分析预测结果不但有利于PERV疫苗的设计、单抗及诊断试剂研制,而且将有助于分析Env蛋白的功能及PERV对人源细胞的感染机制。

类猪圆环病毒因子P1 VP2蛋白二级结构与B细胞表位预测

旨为预测类猪圆环病毒因子P1 VP2蛋白的B细胞表位。采用生物信息软件和互联网服务器,预测VP2的二级结构,分析VP2表面特性(亲水性、可塑性、可及性和抗原性),综合预测VP2的B细胞抗原表位。结果表明,P1VP2蛋白肽链的6-18和80-92区段为预测的B细胞表位优势区。多参数方案综合预测P1 VP2蛋白的B细胞抗原表位,为进一步鉴定表位及设计疫苗奠定了基础。

EB病毒潜伏膜蛋白2的二级结构分析和B细胞表位预测

目的:预测EB病毒(EBV)潜伏膜蛋白2(LMP2)的二级结构和B细胞表位。方法:以EBV标准株(B95.8)LMP2的完整氨基酸序列为基础,采用SOPMA、GOR、nnPredict和HNN四种方法分别预测LMP2的二级结构;并结合其跨膜区域、亲水性、表面可及性、抗原性、极性和柔韧性等进行综合分析,预测EBV LMP2的B细胞优势表位。结果:四种方法对EBVLMP2二级结构的预测均表明,其二级结构中柔性区域以无规卷曲为主,少见转角。B细胞优势表位可能位于其N端199～209、318～322和381～391区段。结论:用多参数预测EBV LMP2的二级结构和B细胞优势表位,可为其单克隆抗体的制备和表位疫苗设计等研究提供理论依据。

鸭肠炎病毒UL6基因B细胞表位的预测及其主要抗原域的原核表达

采用DNAStar Protean程序，综合运用二级结构、亲水性、可塑性和抗原性指数等参数，对鸭肠炎病毒（DEV）CHv毒株UL6基因（GenBank登录号EF055890）的氨基酸序列进行了B细胞表位预测。结果显示，UL6蛋白羧基端第Thr507～Gln515、Thr521～Met529、Asp531～Phe539、Gly544～Asn562、Thr568～Gln585、Lys592～Val604、A1a681～Ala778和Tyr780～Lys790区域内含有优势B细胞表位。以DEV CHv毒株基因组作为PCR模板，利用Oligo6．0软件设计了1对引物，整体扩增涵盖上述具有优势表位的基因片段，将其亚克隆到原核表达载体pET-32a（＋）中，获得表达载体pET-32a—UL6M，再将其转化至E．coli Rosetta（DE3），经IPTG诱导，外源基因获得了良好表达。以免抗DEV多克隆血清进行Western blot分析，抗血清可与该融合蛋白发生特异性反应。提示，该氨基酸片段可能含有软件预测的线性表位区。

马疱疹病毒1型gB糖蛋白线性B细胞表位的预测与鉴定

试验旨在应用生物信息学技术综合分析马疱疹病毒1型(equine herpesvirus 1,EHV-1)gB糖蛋白,预测B细胞表位,筛选出具有潜在诊断价值的线性B细胞表位。将EHV-1gB糖蛋白的基因序列输入DNAStar软件中的Protean工作区中,经参数综合比较分析筛选潜在的B细胞表位,克隆、表达预测表位的基因片段,利用表达的融合蛋白作为抗原与马疱疹病毒阳性血清反应。经预测分析,gB糖蛋白的B细胞表位可能位于第6—10、23—32、53—65、72—98、111—120、152—166和173—180位氨基酸区域。本试验成功构建并原核表达含7个潜在B细胞表位的融合蛋白。Western blotting试验结果显示,其中5个融合蛋白能被马疱疹病毒阳性血清识别。本试验利用生物信息学技术结合分子生物学技术成功筛选到5个潜在的B细胞表位,为EHV-1表位诊断、表位疫苗抗原的设计奠定了技术基础。

新型冠状病毒S蛋白B细胞表位的预测与分析

目的:分析新型冠状病毒(SARS-CoV-2)S刺突蛋白的二级结构并预测其可能的B细胞表位。方法:基于SARS-CoV-2 S蛋白氨基酸序列,分别采用SOPMA、GOR方法预测S蛋白的二级结构,并结合其跨膜区、亲水性、表面可及性和抗原性参数等综合分析,预测SARS-CoV-2 S蛋白可能的B细胞表位。结果:对SARS-CoV-2 S蛋白二级结构的预测表明,其二级结构中柔性区域以无规卷曲为主,少见转角。多种参数综合分析推测,其可能的优势B细胞表位位于354~360、437~445、454~471、527~537、567~582、678~685、772~779和806~818位氨基酸。结论:采用多参数预测SARS-CoV-2 S蛋白的B细胞表位,为深入研究S蛋白的功能奠定基础。

蓝舌病病毒VP7蛋白的B细胞表位预测

根据前期试验中测得的蓝舌病病毒VP7蛋白的基因序列和推导的氨基酸序列，利用DNAStar软件和Biosun软件进行生物信息学预测，以单参数（亲水性、可及性、柔韧性、抗原性）预测为基础，结合二级结构预测来综合分析蓝舌病病毒VP7蛋白的B细胞表位。比较两种软件的预测结果发现，在蓝舌病病毒VP7蛋白的381个氨基酸序列中，第81～85、198～202、235～239、253～257区域有较好的亲水性、表面可及性和较高的抗原指数，并且在二级结构上含有易形成抗原袁位的转角和无规则卷曲，最有可能为蓝舌病病毒VP7蛋白的B细胞线性优势表位。上述预测和判定结果表明，在蓝舌病病毒VP7蛋白序列中存在优势B细胞线型表位，为进一步合成多肽并分析已获得的VP7蛋白单抗的结合表位奠定了基础。

肿瘤相关抗原CEA的B细胞表位预测

目的分析癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)的B细胞表位,为肿瘤治疗提供理论基础。方法以CEA的完整氨基酸序列为研究基础,采用Hopp&Woods的亲水性方案,Emini表面可及性方案和Jameson-Wolf抗原指数方案,辅以CEA的二级结构及其柔性区域分析,预测CEA的B细胞表位。结果预测的B细胞表位可能位于CEA的N端第150￣160、168￣172、207￣211、332￣338、372￣377、467￣472、485￣490、507￣516、580￣584区段。结论应用多参数预测CEA的B细胞表位,可进一步用于CEA相关肿瘤治疗性表位疫苗的分子设计和研究。