楊絮蛋白的組分分析及其T、B細胞表位預測
【部分圖文】:
肽段的質(zhì)量偏移(mass error)可見,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度分布在8~20個氨基酸殘基之間(圖2B)。2.3 T細胞表位預測
變應原的T、B細胞表位是誘發(fā)過敏性疾病的功能單位,同時也是發(fā)生交叉反應的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。由于植物源性變應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,不同種屬的變應原之間發(fā)生交叉過敏反應的現(xiàn)象較為常見[7-8]。隨著生物信息學技術(shù)的發(fā)展,越來越多的T、B細胞表位預測軟件和數(shù)據(jù)庫被廣泛的應用于疫苗設(shè)計及疾病診斷中[9-10]。利用IEDB,通過等位基因的設(shè)定,可提高HLA Ⅱ類限制性T細胞表位的準確率[11],NN法是基于此背景下派生出的新型CD4+ T細胞MHC Ⅱ類表位預測方法,進一步提升了表位預測精度[12]。B細胞有線性表位和構(gòu)象表位2種類型,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是一種運用隨機森林算法,基于抗體-抗原間互相作用進行表位注釋的預測方法[13],Zhao等[14]通過實驗驗證了該B細胞表位預測方法具有較高精度。表1 CD4+T細胞表位預測結(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種不同的預測方法;IC50分值為親和力值,IC50分值 < 50 nM被認為具有高親和力,< 500 nM被認為具有中等親和力,IC50分值越小親和力越高
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