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目的 利用生物信息学方法建立一套预测B细胞、CTL及Th细胞免疫功能多肽的方法,用于筛选新型结核病诊断抗原分子和候选疫苗抗原.方法 采用DNAStar软件包中的Protean软件从α螺旋、β折叠及转角等二级结构的数量和分布、亲水性和表面可及性等方面预测分析该蛋白序列成为B细胞表位的可能性,预测CTL表位时,先采用Blast方法分析该序列与人类序列的同源性,然后综合应用SYFPEITHI超基序法、BIMAS量化基序法及NetCTL预测其CTL表位,应用RANKPEP及SYFPEITHI超基序法远程预测Th细胞表位,筛选表位集中、分值较高者作为候选多肽片段.结果 Protean软件预测结果表明Rv1737c蛋白序列亲水性和表面可及性都较弱,α转角、β折叠结构数目较多且分布广泛,而转角及卷曲结构较少,B细胞表位数目较少;Rv1737c蛋白的CTL及Th表位主要集中于第100位氨基酸之后,其中与HLA-A2表型相对的CTL表位,与HLA-DRB1 * 0401及HLA-DRB1* 1501表型相对的Th表位较其他表型数目较多、分值较高.结论 Rv1737c蛋白可能不利于作为B细胞抗原,但其可能是一种较好的T细胞抗原,成为结核病诊断抗原分子和候选疫苗抗原.

作者:白雪娟;赵亚静;梁艳;吴雪琼

来源:实用临床医药杂志 2015 年 19卷 3期

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作者:
白雪娟;赵亚静;梁艳;吴雪琼
来源:
实用临床医药杂志 2015 年 19卷 3期
标签:
结核分枝杆菌 Rv1737c 表位预测 生物信息学 mycobacterium tuberculosis Rv1737c epitopes prediction bioinformatics
目的 利用生物信息学方法建立一套预测B细胞、CTL及Th细胞免疫功能多肽的方法,用于筛选新型结核病诊断抗原分子和候选疫苗抗原.方法 采用DNAStar软件包中的Protean软件从α螺旋、β折叠及转角等二级结构的数量和分布、亲水性和表面可及性等方面预测分析该蛋白序列成为B细胞表位的可能性,预测CTL表位时,先采用Blast方法分析该序列与人类序列的同源性,然后综合应用SYFPEITHI超基序法、BIMAS量化基序法及NetCTL预测其CTL表位,应用RANKPEP及SYFPEITHI超基序法远程预测Th细胞表位,筛选表位集中、分值较高者作为候选多肽片段.结果 Protean软件预测结果表明Rv1737c蛋白序列亲水性和表面可及性都较弱,α转角、β折叠结构数目较多且分布广泛,而转角及卷曲结构较少,B细胞表位数目较少;Rv1737c蛋白的CTL及Th表位主要集中于第100位氨基酸之后,其中与HLA-A2表型相对的CTL表位,与HLA-DRB1 * 0401及HLA-DRB1* 1501表型相对的Th表位较其他表型数目较多、分值较高.结论 Rv1737c蛋白可能不利于作为B细胞抗原,但其可能是一种较好的T细胞抗原,成为结核病诊断抗原分子和候选疫苗抗原.

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