B细胞表位预测最新文档(可以直接使用，可编辑最新文档，欢迎下载）B细胞表位预测对于多种免疫学研究是必不可少的。针对不同的蛋白，应选择不同的方法。一般来说，蛋白质的C端具有较好的亲水性、表面可及性和柔性，所以是很好的抗原决定簇区域。本课题选用的蛋白质C-末端序列标签都是唯一的、或是其家族中的几个成员所共有的。在人蛋白质中，约81%的蛋白质其C末端的5个氨基酸残基的小肽是该蛋白质所特有的，制备针对蛋白质C末端小肽的抗体，常常能得到特异性识别该全蛋白的抗体。另外，蛋白的二级结构是B细胞表位计算机预测的重要参数之一，β转角为凸出结构，多出现在蛋白质抗原表面，有利于与抗体结合，较可能成为抗原表位。而α螺旋和β折叠结构规则不易变形，较难结合抗体，一般不作为抗原表位。含有5个以上的氨基酸残基的转角又常称为环(loop)。以往的研究表明，蛋白表面的loop区可能为功能性抗体的识别位点，特异性好，可及性强。本课题选用的HPO、G-CSF、HSA空间结构已明确，所以直接选择loop区或无规卷曲作为B细胞表位。举例：人Pif1基因编码至少两种蛋白亚型，分子量分别为74kDa和80kDa，与酵母具有高度的同源性，α型和β型Pif1只有C末端不同[20]，其余部分完全相同，并且二者的C末端在蛋白数据库中都是唯一的，选择α型和β型的C末端作为B细胞表位，既满足特异性的需要，也能区分亚型。GPAA1是一种跨膜蛋白，原核表达非常困难，形成包涵体，且包涵体难以溶解和复性。对这一类型的蛋白，非常适合选择其特有的B细胞表位免疫动物，来最终制备识别全蛋白质的抗体。ABCpred是基于人工神经网络模型的线性B细胞表位预测工具，该系统检验了源于Bcipep数据库的700个非冗余B细胞表位和源于Swiss-Prot数据库的700个长度为10~20个氨基酸的随机选择多肽，准确率近66%。Bepipred结合隐马尔科夫模型和亲水性参数评分预测线性B细胞表位，AROC评分达到0.671。将两种预测方法得到的预测结果进行比较，其共有的预测表位是真正B细胞表位的几率更大，如果能进一步结合蛋白质二级结构预测结果，就可以选出可信度更高的B细胞表位。如何选择有效的B细胞表位是能否实现无完整蛋白质抗原条件下抗体制备的关键。2、对于B细胞表位的选择，对于已有空间结构信息的蛋白质抗原，直接选择蛋白分子表面的loop区或无规卷曲区域的小肽序列作为候选B细胞表位；对于缺乏空间结构信息的蛋白质抗原，需要根据蛋白质抗原的特点具体分析。若蛋白质抗原C末端的序列亲水性好，可以选择C末端的6～10个氨基酸的序列作为候选B细胞表位，并且最好该序列为该蛋白质所特有；也可采用B细胞表位预测程序进行分析，选择不同程序预测的共有B细胞表位；对于同源性很高的家族蛋白，根据序列比对结果选择差异较大的区域，并且所选序列应该符合B细胞表位的特征。基于以上原则，本实验选择了10个蛋白的14个表位，并对其中的12个表位进行了验证。3、对于B细胞表位的选择，（1）对于空间结构已知的蛋白质，直接选择蛋白分子表面的loop区或无规卷曲区域的小肽序列。（2）对于空间结构未知的蛋白质，可采用以下策略进行选择：A：若蛋白质C末端序列的亲水性好，可以选择C末端的6～10氨基酸的序列作为候选B细胞表位，最好该序列为该蛋白质所特有。可采用SIBBLASTNetworkService（://expasy.ch/tools/blast/）的BLAST软件进行比对，数据库选择homosapiens；B：采用B细胞表位预测程序ABCpred和BepiPred等进行表位预测，选择不同程序预测的共有B细胞表位；C：对于同源性很高的蛋白质，首先根据序列比对结果选择差异较大的区段，并且所选序列应该符合B细胞表位的特征。4、二级结构预测分别应用EX-PASY服务器(://expasy.org/tools)上的GOR4[4]、HNN(HierarchicalNeuralNetworkmeth-od)、SOPMA、nnPredict[UniversityofCaliforniaatSanFrancisco(UCSF)]等方法。亲水性、柔韧性、表面可能性和抗原表位预测应用DNAstar软件的子程序Protean,采用Hopp-Woods和Kyte-Doolittle方案预测氨基酸的亲水性[5,6],采用Karplus-Schultz和Emini方案预测柔韧性及表面可能性[7,8],采用Jameson-Wolf方案[9]和吴氏抗原指数法[10]预测潜在的B细胞抗原表位。5、对获取序列的生物信息学处理分析使用DNASTAR软件分析获取的序列,结合NCBI上的BLAST寻找最匹配的短序列。用全部和部分肽序列查询各国专利数据库:://appft1.uspto.gov/net