免疫组学研究
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抽象的

表位分析的综合方法 II：免疫学特征的蛋白质组规模预测系统

简·霍曼

背景：提高我们对免疫反应的理解对于制定对抗多种疾病的策略至关重要。我们描述了一个基于氨基酸序列主成分分析的集成表位分析系统，使用多层感知器神经网络对 35 个 MHC-I 和 14 个 MHC-II 等位基因的肽结合亲和力进行 QSAR 回归预测。结果：所描述的方法允许快速处理单个蛋白质、整个蛋白质组或其子集，以及同一生物体的多个菌株。它可以考虑微生物多样性和宿主免疫遗传学的界面。结合亲和力模式与拓扑特征相关，例如细胞外或膜内位置，并集成到图形显示中，有助于概念性地理解 B 细胞和 T 细胞介导的免疫相互作用。应用该方法得出的模式包括显示与 MHC-I 和 MHC-II 的高亲和力结合的肽之间的相关性，以及与预测的 B 细胞表位的相关性。这些被表征为一致表位组（CEG）。同样明显的是跨蛋白质的长距离模式，这些模式识别了不同和杂合的 HLA 等位基因的排列群体的高亲和力结合区域，以及与个体 HLA 等位基因的 MHC 反应的细微差异，这对于疾病易感性和疾病敏感性可能很重要。疫苗和临床试验设计。比较了应用 QSAR 方法得出的预测表位图谱与来自不同多物种数据集、金黄色葡萄球菌和牛痘病毒的实验得出的表位图谱。结论：具有交互式图形功能的桌面应用程序被证明是一个有用的平台，可用于开发预测和可视化工具，用于在从单个蛋白质到来自生物体多个菌株的蛋白质组的范围内进行表位作图。讨论了观察到的肽表位模式可能的功能含义，包括它们对 B 细胞和 T 细胞合作和交叉呈递的影响。具有交互式图形功能的桌面应用程序被证明是一个有用的平台，可用于开发预测和可视化工具，用于在从单个蛋白质到来自生物体多个菌株的蛋白质组的范围内进行表位作图。讨论了观察到的肽表位模式可能的功能含义，包括它们对 B 细胞和 T 细胞合作和交叉呈递的影响。具有交互式图形功能的桌面应用程序被证明是一个有用的平台，可用于开发预测和可视化工具，用于在从单个蛋白质到来自生物体多个菌株的蛋白质组的范围内进行表位作图。讨论了观察到的肽表位模式可能的功能含义，包括它们对 B 细胞和 T 细胞合作和交叉呈递的影响。