抗原表位的研究进展及其应用

抗原表位研究方法进展_宋帅

动物医学进展,2010,31(12):87-91Pr ogress in Veterinary Medicine 抗原表位研究方法进展 宋 帅,李春玲* ,贾爱卿,杨冬霞,李 淼 (广东省农业科学院兽医研究所 广东省兽医公共卫生实验室,广东广州510640) 收稿日期:2010-05-18 基金项目:广东省农业攻关项目(2007A020300005-11) 作者简介:宋 帅(1982-),男,河南汝州人,研究实习员,硕士,主要从事动物疫病及综合防控技术研究。*通讯作者 摘 要:抗原表位是抗原分子中的主要功能单位,能有效刺激机体的细胞免疫和体液免疫。随着免疫学和生物信息学技术的不断发展,用于研究T 细胞表位和B 细胞表位的方法得到了很大的提高。论文中概述了近几年用于研究T 细胞表位的预测方法和鉴定方法,以及在B 细胞表位研究中所用的表位肽扫描技术、蛋白质/切割0法、噬菌体展示技术、X -衍射与核磁共振、表位预测方法等技术,并对每种研究方法进行了比较,为从事抗原表位研究的人员提供参考,从而更有利于表位肽疫苗的研制和诊断方法的建立。 关键词:T 细胞表位;B 细胞表位;预测;鉴定 中图分类号:S852.4 文献标识码:A 文章编号:1007-5038(2010)12-0087-05 抗原表位又称抗原决定簇,是指抗原分子表面具有特殊结构和免疫活性的化学基团,具有刺激机体产生抗体或致敏淋巴细胞并能够被其识别的一个 免疫活性区。根据抗原表位特异性免疫应答的程度,可将抗原表位分为免疫优势表位、亚优势表位和隐性表位。根据与抗原受体结合细胞的不同,分为B 细胞抗原表位和T 细胞抗原表位;其中B 细胞抗原表位则往往为亲水性肽段,一般位于抗原三维大分子的氨基酸长链折叠处[1],而T 细胞抗原表位往往仅为埋藏在蛋白质空间结构内部的疏水性肽段[2]。根据表位对机体的影响,可分为保护性表位(免疫位)、致病性表位(变应位)和耐受性表位(耐受位)。按抗原表位结构的不同分为连续性抗原表位和非连续性抗原表位,前者又称线型表位,是由肽链上顺序连续的氨基酸组成,后者又称构象型表位,是由那些空间邻近但顺序上不连续的氨基酸组成。线型表位见于T 细胞表位和部分B 细胞表位,构象型表位只见于B 细胞表位[3]。在机体的免疫系统中,免疫细胞通常难以借助其表面受体识别整个蛋白质分子,仅识别抗原分子上的抗原决定簇,也就是说抗体的特异性是针对抗原表位而不是针对完整的抗原分子的[4]。表位一般只占5个~7个氨基酸或单糖残基的大小,最多不超过20个氨基酸残基。抗原表位是蛋白质抗原性的基础,所以深入研究蛋白质抗原表位对疾病的诊断及预后判定,定点改造蛋白质分子以降低蛋白质药物的免疫原性,设计无毒副作 用的人工疫苗以及免疫干预治疗等具有重要意义。 1 T 细胞表位的研究方法 T 细胞表位是抗原蛋白中经抗原递呈细胞(an -tig en presenting cell,APC)处理,由主要组织相溶性复合物(major histocompatibility com plex,MH C)分子递呈给T 淋巴细胞受体的多肽片段。主要涉及细胞毒性T 细胞(cytotox ic T cell,CT L )抗原表位和辅助性T 细胞(helper T cell,Th)抗原表位的研究,其中CT L 抗原表位与MH C ?类分子亲和肽相关,Th 抗原表位与M H C ò类分子的亲和肽相关。所以对T 细胞表位的筛选主要基于候选肽能否和MH C 分子结合。与M H C ?类分子结合的多肽长度通常为8个~11个氨基酸,一般为9个,在序列特定位置上有锚点存在。而MH C ò分子亲和肽长度可达30个氨基酸以上,其结合基序存在不同程度的退化[5]。随着免疫学和生物信息学技术的不断发展,对T 细胞表位的研究主要有以下几种方法。 1.1 合成肽法 在机体的免疫系统中,T 细胞主要识别抗原分子上的线型表位。所以根据抗原蛋白质分子的氨基酸序列随机合成或连续合成一个或几个重叠氨基酸的一系列肽段,然后通过多肽活性的检测实验进一步确定T 细胞表位。此方法鉴定的T 细胞表位较可靠,且能发现一些不符合多肽结合基序(motif)的MH C 结合抗原肽。Gerner W 等[6]将口蹄疫病毒结

乙型脑炎病毒E蛋白结构域抗原表位鉴定

乙型脑炎病毒E 蛋白Ⅰ、Ⅱ结构域抗原表位鉴定 闫丽萍1，华荣虹2，亓文宝3，周艳君1，李国新1， 于 海1，姜一峰1，田志军2，童光志1* (1.中国农业科学院上海兽医研究所，上海200241；2.中国农业科学院哈尔滨兽医研究所兽医生物技术国家重点 实验室/猪传染病研究室，黑龙江哈尔滨150001；3.华南农业大学兽医学院，广东广州510642) 摘要：为鉴定乙型脑炎病毒(JEV)E 蛋白I ，II 结构域抗原表位，本研究设计了一系列针对E 蛋白的I 、II 结构域(1aa ～296aa)部分重叠短肽，分别进行GST 融合表达，用JEV 阳性血清进行western blot 和ELISA 反应性筛选，获得了5个线性抗原表位分别为：E1(1FNCLGMGNRDFIEGAS 16)、E10-4(77TGEAHNEK 84)、E11-2(83EKRADSS YVCKQ 94)、E19(145GTTTSENHGNYSAQVG 160)和E33(257SQEGGLHHALAGAIVV 272)。除E10和E19外，其它表位均为第一次通过实验方法确定的。将这5个融合蛋白对小鼠进行免疫，获得了高滴度的针对5个融合短肽的抗血清，研究证明了这些表位具有良好的免疫原性。本研究为乙型脑炎特异性诊断试剂及表位疫苗的开发奠定了基础。 关键词：乙型脑炎病毒；E 蛋白；抗原表位中图分类号：S852.65 文献标识码：A 文章编号：1008-0589(2010)01-0056-05 Antigenic epitopes mapping of domain I,II of Japanese encephalitis virus envelope protein YAN Li-ping 1,HUA Rong-hong 2,QI Wen-bao 3,ZHOU Yan-jun 1,LI Guo-xin 1, YU Hai 1,JIANG Yi-feng 1,TIAN Zhi-jun 2,TONG Guang-zhi 1* (1.Division of Swine Infectious Diseases,Shanghai Veterinary Research Institute,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Shanghai 200241,China;2.Division of Swine Infectious Diseases,State Key Laboratory of Veterinary Biotechnology, Harbin Veterinary Research Institute,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Harbin 150001,China;3.College of Veterinary Medicine,Southern China Agricultural University,Guangzhou 510642,China) Abstract:In order to map the antigenic epitopes domain Ⅰ,Ⅱof the envelope (E)protein of Japanese encephalitis virus (JEV),a set of partially overlapping fragments spanning the E protein were fused with GST and expressed.The reactivity of the fusion proteins was detected by western blot and ELISA.Five linear antigenic epitopes,E1(1FNCLGMGNRDFIEGAS 16),E10-4(77TGEA HNEK 84),E11-2(83EKRADSSYVCKQ 94),E19(145GTTTSENHGNYSAQVG 160)and E33(257SQEGGLHHALAGAIVV 272)were identified.Immunization of mice with the fusion proteins revealed that all five proteins could elicit short peptide specific antisera.These results provided important basis for study of the structure and function of domain I,II of the JEV E protein,and development of diagnostic techniques. Key words :Japanese encephalitis virus;envelope protein;epitope 收稿日期：2009-09-24 基金项目：院所长基金(2006-A-02) 作者简介：闫丽萍(1977-)，女，黑龙江双鸭山人，助理研究员，博士，主要从事动物病毒分子生物学研究.*通信作者：E-mail ：gztong@https://www.wendangku.net/doc/e77233520.html, *Corresponding author 中国预防兽医学报 Chinese Journal of Preventive Veterinary Medicine 第32卷第1期2010年1月 Vol.32，No.1Jan.2010 流行性乙型脑炎(Japanese encephalitis ，JE)，是由JE 病毒(JEV)引起的一种人与动物共同感染的蚊 媒病毒性疾病。JEV 主要侵害人的中枢神经系统，引起急性病毒性脑炎，导致高病死率(25%)，或神经

甲型H1N1病毒HA、NA氨基酸序列比较及抗原性表位预测

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/e77233520.html, 甲型H1N1病毒HA、NA氨基酸序列比较及抗原性表位预测 作者：邹泽红等 来源：《中国医学创新》2013年第19期 【摘要】目的：比较新型甲型H1N1流感病毒分离株HA、NA氨基酸序列之间的差异，分析HA、NA蛋白可能的抗原性细胞表位。方法：从GenBank中选取28株世界各地的新型甲型H1N1流感病毒分离株并下载各株HA、NA的氨基酸序列；使用Clustal X和MEGA 2.0软件对氨基酸序列的进行进化树分析；用Protean软件预测HA、NA蛋白的B细胞表位；用NetMHCⅡ 2.2预测T细胞抗原表位。结果：世界范围的毒株之间氨基酸序列相对保守，HA及NA均只有少数位点的变异，HA蛋白氨基酸序列之间较NA蛋白氨基酸序列之间变异较大； 预测HA蛋白具有8个B细胞表位和10个T细胞表位；NA蛋白有12个B细胞表位和7个T 细胞表位。结论：HA、NA蛋白的少数区域抗原性相对比较稳定，可以作为检测以及疫苗研究的靶区域。 【关键词】 H1N1流感病毒；抗原表位；血凝素；神经氨酸酶 2009年4月，在美国首次报道了两例感染新型甲型H1N1流感病毒患者[1]，同时在墨西 哥出现了呼吸道感染的流行[2]。美国爆发的甲型H1N1流感迅速在北美洲地区蔓延，并很快波及亚洲、欧洲。新型甲型H1N1流感病毒是由禽流感、猪流感和人流感三种流感病毒的基因片段间的变异或重组产生的[3]，已经引起世界性的大流行。 甲型H1N1流感能不断引起流行是由于其抗原性不断发生漂移所致[4]，其中最重要是血凝素（hemagglutinin，HA）和神经氨酸酶（neuraminidase，NA）的变异[5]。血凝素是流感病毒最重要的蛋白，它的裂解性、受体特异性和糖基化是决定流感病毒感染性和致病性的重要因素。神经氨酸酶是病毒囊膜表面的另一种重要的糖蛋白，在决定病毒毒力和宿主特异性方面也具有重要作用，与HA共为流感病毒亚型分型的主要依据，NA同时也是抗流感病毒的重要作用靶点[6]。目前，国内虽然已经开发了H1N1流感疫苗并接种了2000多万人，但是，接种所致的不良反应事例的出现同样给健康的人们带来了灾难。有针对性地改造毒素的相应蛋白、获得更为安全有效的疫苗成为解决问题的关键，而解析甲型H1N1流感病毒HA、NA蛋白的抗 原性表位成为关键的突破口。 本研究分析了甲型H1N1流感病毒HA、NA蛋白抗原性变化的情况，并对其可能的抗原 性表位进行了分析预测，为新型甲型流感疫苗的制备提供依据，以便更有效及时地控制甲型流感的传播。 1 材料与方法

蛋白抗原表位预测及抗原多肽设计

蛋白抗原表位预测及抗原多肽设计 利用在线软件BepiPred Server（）从蛋白序列直接预测抗原表位 还有其他在线预测网站 进Antigenic Peptide Prediction 用tools 把氨基酸序列粘贴进去，就可以直接得出预测结果 抗原多肽选择的基本原则 1、尽可能是在蛋白表面 2、保证该段序列不形成α-helix 3、N,C端的肽段比中间的肽段更好 4、避免蛋白内部重复或接近重复段的序列 5、避免同源性太强的肽段 6、交联可以交联在N，C两端，选择依据就是交联在对产生抗体不太重要的一端 7、序列中不能有太多的Pro,但有一两个Pro有好处，可以使肽链结构相对稳定一些，对产生特异性抗体有益。 抗原多肽设计的基本原则 ????? 为了使生产抗体获得最佳效果，仔细地设计抗原多肽是很有必要的，设计应满足一个基本条件：在免疫过程中，该抗原既不会产生过强的免疫反应，同时又能产生出对感兴趣的蛋白有结合能力的抗体。尽管抗原设计是一个很复杂的课题，有诸多需要注意的细节，已超过了我们所能提供的范围，根据我们所积累的经验，有几点关键的基本设计原则可以提供给大家参考：

1、确定抗体的用途（应用）新开展一个研究项目，弄清楚所感兴趣的蛋白的一些基本特性是很有必要的，特别是如果知道蛋白的结构会对选择抗体易于接触和识别的识别区域有很大的帮助。然而，在没有这样精确的结构信息（多数是这种情况）的情况下，了解研究的用途（应用）会影响多肽设计的策略。例如：如果研究重点是集中在蛋白的不同区域，如C端或N端，或在一种特定状态下的蛋白，如磷酸化等，那么按照所需序列设计的多肽和产生的相应的抗体在应用上应该没有太大的困难，然而，蛋白的构象将影响抗体与其识别区域之间的相互作用。这种情况下可能存在的问题是如果在折叠的蛋白中，该识别区域被藏在蛋白的内部，抗体将无法接触到该区域。（无法产生相互作用）。 2、识别区域的选择原则一般说来最理想的抗原性识别区域应具备亲水、位于蛋白表面和结构上易变形性等特点。因为在大多数的天然（自然）环境中，亲水区域倾向于集中在蛋白表面，而疏水区域常常被包裹在蛋白内部，同样道理，抗体只能与在蛋白表面发现的识别区域相互作用，而当这些识别区域有足够的结构易变形性而转移到抗体可接触的位置时，将会与抗体间有很高的亲和性。 3、连续的与不连续的识别区域连续的区域是指由连续的氨基酸序列（残基）构成的识别区域。大多数抗体是针对连续识别区域的，抗体能与这类区域以很高的亲和力相结合表明这段序列不在蛋白内部。不连续的识别区域是代表有一定折叠的一段多肽序列，或是将两段分离开的多肽连在一起的抗体的识别区域。在某些情况下，针对这样不连续识别区域的抗体也能产生，只是用来免疫的抗原多肽必须具备与该不连续识别区域相似的二级结构，而序列的长度需要符合相关的要求。 4、基本建议为了避免识别区域隐藏在蛋白内部的风险，我们通常建议选择蛋白的N，C两端来产生的相应的抗体。因为在完整的蛋白中，N，C两端通常是暴露在蛋白表面的。然而，一定要注意膜蛋白的C端疏水性太强，不适合作为抗原。 5、序列的长度通常我们建议抗原多肽的序列长度在8-20个氨基酸残基之间，如果太短，就有多肽太特殊、所产生的抗体与天然蛋白之间的亲和力（结合能力）不够强的风险，同样，

蛋白抗原表位预测算法及多肽抗原设计原则

https://www.wendangku.net/doc/e77233520.html, 蛋白抗原表位预测算法 及多肽抗原设计原则 概述 为了获取识别天然蛋白的抗体，有两种方式可以选择。一种是利用重组蛋白的方式获取尽可能接近天然条件下的重组蛋白，然后刺激试验动物免疫系统，进而获取相应抗体。这种方式获取抗体的成功率较高且效价较好；另一种是预测天然蛋白的抗原决定簇，这种抗原决定簇最终体现为多肽形式，将其与相应的载体偶联后刺激试验动物免疫系统，也可以获取相应的抗体。这种方式的选择有其特殊需要。我们德泰生物科技南京有限公司提供这两种类型的抗体定制服务。 什么是抗原决定簇 蛋白质表面部分可以使免疫系统产生抗体的区域叫抗原决定簇。一般抗原决定簇是由6－12氨基酸或碳水基团组成，它可以是由连续序列（蛋白质一级结构）组成或由不连续的蛋白质三维结构组成。 蛋白抗原表位预测方法 目前蛋白质抗原表位预测的方法大致可以分为两类，一类是基于蛋白质高级结构预测，像beta-转角、膜蛋白跨膜区预测等；一种是基于氨基酸的统计学倾向性，像亲水性（hydrophilicity）、弹性（flexibility）、表面可接触性（surface accessibility）、抗原倾向性（antigenic propensity）。具体算法请参考相关文献，部分文献如下： 1)Chou,Fasman Adv Enzymol Relat Areas Mol Biol.1978;47:45-148. 2)Hopp,T.P.and Woods,K.R.(1981)https://www.wendangku.net/doc/e77233520.html,A78,3824-3828. 3)Welling,G.W.,Weijer,W.J.,van der Zee,R.and Welling-Wester,S.(1985)FEBS Lett.188,215-218. 4)Karplus PA,Schulz GE.Naturwissenschafren1985;72:212-3. 5)Emini EA,Hughes JV,J Virol.1985Sep;55(3):836-9. 6)Parker,J.M.R.,Guo,D.and Hodges,R.S.(1986)Biochemistry25,5425-5432. 7)Schmidt,A.M.(1989)Biotect.Adv.7,187-213. 8) A.S.Kolaskar and Prasad C.Tongaonkar(1990)FEBS09210 9)K.Hofmann&W.Stoffel(1993) 10)Paul Horton,Keun-Joon Park,Takeshi Obayashi&Kenta Nakai,Proceedings of the4th Annual Asia Pacific Bioinformatics Conference,Taiwan.pp.39-48,2006. 11)Jens Erik Pontoppidan Larsen,Ole Lund and Morten Nielsen.Immunome Res.2006

MAGE_A家族抗原共同B细胞表位预测分析

?论 著? ＭＡＧＥ-Ａ家族抗原共同Ｂ细胞表位预测分析 金劲激１，丁玉杰１，王冰冰２，侯柏龙２，张丽芳２，朱冠保１ （１．温州医科大学附属第一医院 胃肠外科，浙江 温州 ３２５０００；２．温州医科大学 分子病毒与免疫研究所，浙江 温州 ３２５０３５） 收稿日期：基金项目：作者简介：通信作者：２０１３－０５－１７ 浙江省自然科学基金资助项目（Ｙ２１００６６０）。金劲激（１９８８－），男，浙江瑞安人，硕士生。朱冠保，教授，硕士生导师，Ｅｍａｉｌ：ｚｇｂｗｍｃ＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃｎ。 黑色素瘤抗原Ａ（ＭＡＧＥ-Ａ）家族是一组在许多恶性肿瘤细胞如黑色素瘤、肺癌、胃癌等中高表达的 肿瘤抗原，而正常人体中仅在睾丸的生殖细胞、卵子和胎盘的滋养层细胞中表达。有研究表明，ＭＡＧＥ-Ａ家族即ＭＡＧＥ-Ａ１至ＭＡＧＥ-Ａ１２，其基因序列具有一定的同源性［１］，在一种肿瘤组织或细胞中，可同时存在多种ＭＡＧＥ-Ａ家族基因的表达［２］。因此，ＭＡＧＥ-Ａ家族蛋白已成为肿瘤特异性抗原检测及免疫治疗的理想靶抗原［３－４］。而抗原表位，即抗原分子中决定抗原 ［摘　要］目的：预测和筛选黑色素瘤抗原Ａ（ＭＡＧＥ-Ａ）家族抗原的共同Ｂ细胞表位。方法：以ＭＡＧＥ-Ａ１的全长氨基酸序列为基础，利用生物信息学软件，采用Ｈｏｐｐ＆Ｗｏｏｄｓ的亲水性方案、Ｚｉｍｍｅｒｍａｎ极性参数和Ｊａｍｅｓｏｎ-Ｗｏｌｆ抗原指数方案和Ｅｍｉｎｉ表面可及性方案等，结合ＭＡＧＥ-Ａ１的二级结构与其柔性区域及跨膜区域对ＭＡＧＥ-Ａ１的优势Ｂ表位区段进行综合分析，进一步运用抗原指数分析预测ＭＡＧＥ-Ａ１的Ｂ细胞表位，并将其与ＭＡＧＥ-Ａ家族中其他成员（ＭＡＧＥ-Ａ２至Ａ１２）进行比对，以预测ＭＡＧＥ-Ａ家族抗原的共同Ｂ细胞表位。结果：ＭＡＧＥ-Ａ１的全长为３０９个氨基酸，相对分子质量为４６　ｋＤａ，为可溶性蛋白。经综合分析，其Ｂ细胞优势表位可能存在于氨基酸序列Ｎ端的９～１４，８４～８８，１１８～１２４，１６０～１６５，２０８～２１４，２３３～２４０区段；经与ＭＡＧＥ-Ａ家族中其他成员的氨基酸序列比对，ＭＡＧＥ-Ａ１的９～１４，８４～８８，１１８～１２４及２３３～２４０区段，即ＨＣＫＰＥＥ，ＥＥＥＧＰ，ＲＡＲＥＰＶＴＫ，ＧＥＰＲＫＬＬＴ肽段可能为ＭＡＧＥ-Ａ家族抗原共同Ｂ细胞优势表位。结论：利用生物信息学预测发现ＭＡＧＥ-Ａ１的优势Ｂ细胞表位中，９～１４，８４～８８，１１８～１２４及２３３～２４０区段可能为ＭＡＧＥ-Ａ家族抗原的共同Ｂ细胞表位，可为表位疫苗的研制等提供理论依据。［关键词］ 黑色素瘤抗原Ａ家族；黑色素瘤抗原Ａ１；　Ｂ细胞表位；共同表位 ［中图分类号］ Ｒ７３０．２ ［文献标志码］ Ａ ［文章编号］ １０００－２１３８（２０１３）１１－０７０６－０５ Comprehensive mapping of common immunodominant B-cell epitopes of MAGE-A subfamily JIN Jinji 1, DING Yujie 1, WANG Bingbing 2, HOU Bolong 2, ZHANG Lifang 2, ZHU Guanbao 1. 1.Department of Gastroenterological Surgery, the First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Wenzhou, 325000;2.Institute of Molecular Virology and Immunology, Wenzhou Medical University, Wenzhou, 325035　Abstract: Objective: To predict and screen the common B-cell epitopes of the melanoma antigen A (MAGE-A) subfamily. Methods: Base on the full-length amino acid sequence of the MAGE-A1, the B-cell epitopes of the MAGE-A1 protein was predicted by bioinformatics software, including the hydrophilic plot technique, polarity parameters, surface probability, antigenic index, and the secondary structure, along with its flexible regions and transmembrane region analysis, then antigenic index calculation was further taken as a standard to determine target epitopes. The amino acid sequence alignment of the predicting B epitopes of MAGE-A1 was blasted with the remain members of MAGE-A family (MAGE-A2 to A12) to predict the common B-cell epitope of MAGE-A subfamily.Results: The MAGE-A1 gene codes for a 46 kDa soluble protein consisted of 309 AA. The predicted B-cell epitopes of the MAGE-A1 might exist N-terminal of amino acid sequence: 9~14, 84~88, 118~124, 160~165, 208~214,233~240. Four of them, that is, the peptides about 9~14 (HCKPEE), 84~88 (EEEGP), 118~124(RAREPVTK)and 233~240 (GEPRKLLT) might be the common B cell epitopes of MAGE-A subfamily. Conclusion:Bioinformatics prediction provides a theoretical basis for the common B cell epitopes of MAGE-A subfamily.　Key words: melanoma antigen A (MAGE-A) subfamily; melanoma antigen A1; B-cell epitope; common epitope

蛋白抗原表格模板位预测及抗原多肽设计

精心整理蛋白抗原表位预测及抗原多肽设计 利用在线软件BepiPred1.0Server（）从蛋白序列直接预测抗原表位 还有其他在线预测网站 进AntigenicPeptidePrediction用tools 1 2 3、N,C 4 5 6 7、 ????? 程中，该抗原既不会产生过强的免疫反应，同时又能产生出对感兴趣的蛋白有结合能力的抗体。尽管抗原设计是一个很复杂的课题，有诸多需要注意的细节，已超过了我们所能提供的范围，根据我们所积累的经验，有几点关键的基本设计原则可以提供给大家参考： 1、确定抗体的用途（应用）新开展一个研究项目，弄清楚所感兴趣的蛋白的一些基本特性是很有必要的，特别是如果知道蛋白的结构会对选择抗体易于接触和识别的识别区域有很大的帮助。然而，在没有这样精确的结构信

息（多数是这种情况）的情况下，了解研究的用途（应用）会影响多肽设计的策略。例如：如果研究重点是集中在蛋白的不同区域，如C端或N端，或在一种特定状态下的蛋白，如磷酸化等，那么按照所需序列设计的多肽和产生的相应的抗体在应用上应该没有太大的困难，然而，蛋白的构象将影响抗体与其识别区域之间的相互作用。这种情况下可能存在的问题是如果在折叠的蛋白中，该识别区域被藏在蛋白的内部，抗体将无法接触到该区域。（无法产生相互作用）。 2、识别区域的选择原则一般说来最理想的抗原性识别区域应具备亲水、位于蛋白表面和结构上易变形性等特点。 样道理， 3 针对这 而4 5 二级结构，所产生的抗体失去特异性的可能，而且肽链越长，通常合成难度增大，不易获得高纯度的产品。6、载体蛋白交联的选择 基本原则：将载体蛋白加在远离抗体识别区域的一端，在序列中没有Cys的情况下在N或C端加上Cys为交联的首选方法。

高免疫原性T细胞抗原表位预测方法的研究

高免疫原性T细胞抗原表位预测方法的研究T细胞抗原表位是T细胞抗原上具有特殊功能的肽段,能够特异性地被T细胞识别,从而激起T细胞免疫应答。因此,研究T细胞抗原表位不仅有助于了解传染性疾病、自身免疫性疾病、过敏反应以及肿瘤等疾病的免疫应答机理,而且对计算机辅助疫苗设计起到推动作用。生物信息技术的迅猛发展为研究T细胞抗原表位提供了有效途径。针对目前T细胞抗原表位的研究现状,本文选择了其中的几个热点问题进行了研究。 主要工作如下：(1)结合序列信息和结构信息预测抗原表位是抗原表位预测工作的发展方向。HLA-A2分子是人群中普遍存在的一种MHCI类分子,选择HLA-A2结合的抗原肽作为研究对象,对抗原肽的氨基酸理化性质以及其与MHC结合时的能量项进行了挖掘。为了避免使用的特征存在冗余,影响到分类的效率和性能,利用最大相关最小冗余(MRMR)的方法对特征进行了筛选,最终筛选出了50个具有较高辨识能力的特征,构建了一个针对HLA-A2类分子抗原肽的预测方法。预测结果表明筛选出的特征能够有效地识别HLA-A2类分子结合的抗原肽。 (2)I-Ag7分子和HLA-DQ8分子是小鼠和人类体内与Ⅰ型糖尿病有关的MHC Ⅱ类分子。为预测这两类MHC分子限制性抗原表位,开发了GPS-MBA软件包。将吉布斯取样算法进行了改进,获得了抗原表位的核心序列,又使用GPS算法对这些核心序列进行打分,构建出预测模型。经过了全面的评测和比较,发现GPS-MBA 的性能要优于同类型软件。 使用此软件可以预测出大量潜在的Ⅰ-Ag7和HLA-DQ8抗原表位。另外,设计了Ⅰ型糖尿病的抗原表位数据库(TEDB),其中包含了所有的经过实验验证或预测出的与Ⅰ型糖尿病有关的抗原表位。(3)为了验证阴性选择假说、研究抗原表位的免疫原性,分别针对人类和小鼠两个宿主,分析了外源T细胞抗原表位和非抗原表位肽段与宿主蛋白质序列之间的相似性。利用序列比对的方法,发现仅仅有极少量抗原表位与宿主蛋白质序列相似,这个数量低于非抗原表位肽段与宿主蛋白质序列相似的数量。 这个结果表明,外源T细胞抗原表位与宿主蛋白质序列相似性低,提示了使用与宿主蛋白质序列相似性低的抗原表位做疫苗可以有助于降低交叉免疫反应的概率、增强疫苗免疫原性、触发抗原特异性免疫应答。(4)为了进一步开发蛋

蛋白抗原表位预测及抗原多肽设计

蛋白抗原表位预测及抗 原多肽设计 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

蛋白抗原表位预测及抗原多肽设计 利用在线软件BepiPred Server（）从蛋白序列直接预测抗原表位 还有其他在线预测网站 进Antigenic Peptide Prediction 用tools 把氨基酸序列粘贴进去，就可以直接得出预测结果 抗原多肽选择的基本原则 1、尽可能是在蛋白表面 2、保证该段序列不形成α-helix 3、N,C端的肽段比中间的肽段更好 4、避免蛋白内部重复或接近重复段的序列 5、避免同源性太强的肽段 6、交联可以交联在N，C两端，选择依据就是交联在对产生抗体不太重要的一端 7、序列中不能有太多的Pro,但有一两个Pro有好处，可以使肽链结构相对稳定一些，对产生特异性抗体有益。 抗原多肽设计的基本原则 ????? 为了使生产抗体获得最佳效果，仔细地设计抗原多肽是很有必要的，设计应满足一个基本条件：在免疫过程中，该抗原既不会产生过强的免疫反应，同时又能产生出对感兴趣的蛋白有结合能力的抗体。尽管抗原设计是一个很复杂的课题，有诸多需要注意的细节，已超过了我们所能提供的范围，根据我们所积累的经验，有几点关键的基本设计原则可以提供给大家参考：

1、确定抗体的用途（应用）新开展一个研究项目，弄清楚所感兴趣的蛋白的一些基本特性是很有必要的，特别是如果知道蛋白的结构会对选择抗体易于接触和识别的识别区域有很大的帮助。然而，在没有这样精确的结构信息（多数是这种情况）的情况下，了解研究的用途（应用）会影响多肽设计的策略。例如：如果研究重点是集中在蛋白的不同区域，如C端或N端，或在一种特定状态下的蛋白，如磷酸化等，那么按照所需序列设计的多肽和产生的相应的抗体在应用上应该没有太大的困难，然而，蛋白的构象将影响抗体与其识别区域之间的相互作用。这种情况下可能存在的问题是如果在折叠的蛋白中，该识别区域被藏在蛋白的内部，抗体将无法接触到该区域。（无法产生相互作用）。 2、识别区域的选择原则一般说来最理想的抗原性识别区域应具备亲水、位于蛋白表面和结构上易变形性等特点。因为在大多数的天然（自然）环境中，亲水区域倾向于集中在蛋白表面，而疏水区域常常被包裹在蛋白内部，同样道理，抗体只能与在蛋白表面发现的识别区域相互作用，而当这些识别区域有足够的结构易变形性而转移到抗体可接触的位置时，将会与抗体间有很高的亲和性。 3、连续的与不连续的识别区域连续的区域是指由连续的氨基酸序列（残基）构成的识别区域。大多数抗体是针对连续识别区域的，抗体能与这类区域以很高的亲和力相结合表明这段序列不在蛋白内部。不连续的识别区域是代表有一定折叠的一段多肽序列，或是将两段分离开的多肽连在一起的抗体的识别区域。在某些情况下，针对这样不连续识别区域的抗体也能产生，只是用来免疫的抗原多肽必须具备与该不连续识别区域相似的二级结构，而序列的长度需要符合相关的要求。 4、基本建议为了避免识别区域隐藏在蛋白内部的风险，我们通常建议选择蛋白的N，C两端来产生的相应的抗体。因为在完整的蛋白中，N，C两端通常是暴露在蛋白表面的。然而，一定要注意膜蛋白的C端疏水性太强，不适合作为抗

蛋白抗原表位预测算法及抗原多肽设计原则

蛋白抗原表位预测算法 及多肽抗原设计原则 概述 为了获取识别天然蛋白的抗体，有两种方式可以选择。一种是利用重组蛋白的方式获取尽可能接近天然条件下的重组蛋白，然后刺激试验动物免疫系统，进而获取相应抗体。这种方式获取抗体的成功率较高且效价较好；另一种是预测天然蛋白的抗原决定簇，这种抗原决定簇最终体现为多肽形式，将其与相应的载体偶联后刺激试验动物免疫系统，也可以获取相应的抗体。这种方式的选择有其特殊需要。我们德泰生物科技南京有限公司提供这两种类型的抗体定制服务。 什么是抗原决定簇 蛋白质表面部分可以使免疫系统产生抗体的区域叫抗原决定簇。一般抗原决定簇是由 6－12 氨基酸或碳水基团组成，它可以是由连续序列（蛋白质一级结构）组成或由不连续的蛋白质三维结构组成。 蛋白抗原表位预测方法 目前蛋白质抗原表位预测的方法大致可以分为两类，一类是基于蛋白质高级结构预测，像beta‐转角、膜蛋白跨膜区预测等；一种是基于氨基酸的统计学倾向性，像亲水性（hydrophilicity）、弹性（flexibility）、表面可接触性（surface accessibility）、抗原倾向性（antigenic propensity）。具体算法请参考相关文献，部分文献如下： 1)Chou, Fasman Adv Enzymol Relat Areas Mol Biol. 1978;47:45‐148. 2)Hopp, T.P. and Woods, K.R. (1981) Proc. Natl. Acad. Sci. USA 78, 3824‐3828. 3)Welling, G.W., Weijer, W.J., van der Zee, R. and Welling‐Wester, S. (1985) FEBS Lett. 188, 215‐218. 4)Karplus PA, Schulz GE. Naturwissenschafren 1985; 72:212‐3. 5)Emini EA, Hughes JV, J Virol. 1985 Sep;55(3):836‐9. 6)Parker, J.M.R., Guo, D. and Hodges, R.S. (1986) Biochemistry 25, 5425‐5432. 7)Schmidt, A.M. (1989) Biotect. Adv. 7, 187‐213. 8) A.S. Kolaskar and Prasad C. Tongaonkar (1990) FEBS 09210 9)K. Hofmann & W. Stoffel (1993) 10)Paul Horton, Keun‐Joon Park, Takeshi Obayashi & Kenta Nakai, Proceedings of the 4th Annual Asia Pacific Bioinformatics Conference, Taiwan. pp. 39‐48, 2006. 11)Jens Erik Pontoppidan Larsen, Ole Lund and Morten Nielsen. Immunome Res. 2006

蛋白质抗原的表位分析

有鉴定表位的相关技术和文献。也有一些表位预测软件。 一般来说，目前研究主要集中在线性表位上，而构象表位的预测和鉴定方法目前不是很成熟。 找到一个帖子，楼主可以参考： 1、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：

B细胞表位预测

1、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SIB BLASTNetwork Service （http://www.expasy.ch/tools/blast/）的BLAST软件进行比对，数据库选择homo sapiens； 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；