免疫信息学方法预测针对中东呼吸综合征冠状病毒的T/B细胞抗原表位

目的 通过免疫信息学方法预测针对中东呼吸综合征冠状病毒(MERS-CoV)的T/B细胞抗原表位.方法 从NCBI获取S蛋白序列后,运用MEGA11进行多序列比对及系统发育树构建,Expasy Protparam分析其理化性质,SOPMA预测其二级结构.随后对S蛋白建模并进行模型验证.再通过NetCTL-1.2、NetMHC pan EL 4.1和IEDB预测杀伤性T细胞(CTL)表位,NetMHCⅡpan-4.0、IFNepitope和IL-4pred预测辅助性T细胞表位(HTL),ABCpred和BepiPred-2.0预测线性B细胞表位(LBL),ElliPro工具预测构象B细胞表位(CBL).最后对上述预测得到的线性表位进行抗原性、致敏性和毒性预测.结果 S蛋白序列保守性较高,且来自不同国家的 100 个MERS-CoV S蛋白可以装进同一系统进化枝.理化性质分析结果显示,S蛋白亲水性总平均值为-0.078,在哺乳动物网织红细胞中半衰期约为30 h.模型验证结果显示构建的S蛋白模型是合理的.从S蛋白中预测得到具有抗原性、无致敏性和无毒性的CTL表位 2 个、HTL表位 2 个,LBL表位 15 个.ElliPro工具预测得到的CBL表位 5个.结论 MERS-CoV的S蛋白是亲水性的稳定蛋白;综合多种生物信息学方法可以预测得到T/B细胞抗原表位,对开发针对MERS-CoV的多肽疫苗具有重要借鉴意义.