Angenommen, ich habe eine 3D-Proteinstruktur in einer PDB-Datei auf einem Computer. Gibt es eine bioinformatische Methode, um vorherzusagen, ob dieses Protein von allen bekannten Antikörpern des Menschen erkannt wird und eine Immunantwort auslöst oder nicht? Wenn die Antwort ja ist, wie genau ist diese Methode?
Zunächst einmal: Es ist wichtig zu verstehen, dass Antikörper keine Antigene erkennen, sie erkennen Epitope, die auf Antigenen getragen werden.
Es gibt verschiedene Software (online), die es erlaubt, diese Epitope mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Ich werde einige von ihnen als nächstes beschreiben:
Vorhersage von B-Zell-Epitopen: Sie müssen bedenken, dass B-Zell-Epitope kontinuierlich und konformativ sein können.
Kontinuierliche Epitope können unter Verwendung von Bcepred vorhergesagt werden. Dieses Vorhersageverfahren basiert auf physikalisch-chemischen Eigenschaften auf einem nicht-redundanten Datensatz. Der Datensatz besteht aus 1029 B-Zell-Epitopen, die aus der Bcipep-Datenbank erhalten wurden, und einer gleichen Anzahl von Nicht-Epitopen, die zufällig aus der Swiss-Prot-Datenbank erhalten wurden. Die Vorhersagegenauigkeit für Modelle, die auf verschiedenen Eigenschaften basieren, variiert zwischen 52,92 % und 57,53 %. Außerdem erreichte es die höchste Genauigkeit von 58,70 % bei einem Schwellenwert von 2,38, wenn es vier Aminosäureeigenschaften (Hydrophilie, Flexibilität, Polarität und exponierte Oberfläche) kombinierte.
Konformationsepitope können mit DiscoTope 2.0 vorhergesagt werden. Dieses Verfahren sagt diskontinuierliche B-Zell-Epitope aus dreidimensionalen Proteinstrukturen voraus. Das Verfahren nutzt die Berechnung der Oberflächenzugänglichkeit (geschätzt in Form von Kontaktzahlen) und einen neuartigen Epitop-Neigungs-Aminosäure-Score. Die endgültigen Scores werden berechnet, indem die Neigungsscores von Reststoffen in räumlicher Nähe und die Kontaktzahlen kombiniert werden. Außerdem wurde unter Verwendung des Benchmark-Datensatzes aus dem ursprünglichen DiscoTope-Papier gezeigt, dass die aktualisierte Methode eine deutlich verbesserte Vorhersageleistung aufweist.
Wichtig: Discotope ermöglicht es, eine 3D-Struktur dieser Epitope zu erhalten.
Ich schlage aus mehreren Gründen vor, DiscoTope zur Vorhersage diskontinuierlicher Epitopreste zu verwenden. Erstens habe ich anhand eines Datensatzes diskontinuierlicher Epitope gezeigt, dass die durchschnittliche Vorhersageleistung des DiscoTope signifikant höher ist als die Parker-Neigungsskala und geringfügig höher als der durch den NACCESS RSA-Score definierte Oberflächenlokalisierungs-Score. Zweitens haben mehrere Autoren gezeigt, dass DiscoTope Reste in Epitopen korrekt vorhersagt, die mit verschiedenen Techniken wie Phagen-Display, Punktmutation und Sequenzanalyse identifiziert wurden. Drittens ist die DiscoTope-Vorhersagemethode öffentlich verfügbar unter www.cbs.dtu.dk/services/DiscoTope, und die Ausgabe der Methode ist einfach zu interpretieren.
Ich würde Ihnen empfehlen, zu überprüfen, ob diese Epitope auf dem Protein möglicherweise allergene Stellen haben, die experimentell nachgewiesene IgE-Epitope enthalten können. Dafür können Sie Algpred verwenden
Die Antwort von polonio210 ist eine hervorragende Zusammenfassung von bioinformatischen Werkzeugen, die Vergleiche mit Datenbanken bekannter Antikörper ermöglichen - was hilfreich ist, um einen spezifischen Antikörper zu finden, der Ihr Protein binden könnte.
Es ist wichtig zu beachten, dass Sie mit diesem Ansatz nicht erkennen können, ob das menschliche Immunsystem in der Lage sein wird, einen Antikörper gegen dieses Protein zu bilden oder nicht. Basierend auf den Antworten und Kommentaren zu dieser Frage variiert die Anzahl möglicher Antikörper, die ein einzelner Mensch herstellen kann Zu . Diese Zahlen sind so hoch, dass es wahrscheinlich ist, dass keine Datenbank jemals alle möglichen Antikörper abdecken und es Ihnen ermöglichen wird, vorherzusagen, ob das Immunsystem einen Antikörper gegen ein bestimmtes Protein herstellen könnte.
Kanadier
Nicolai