呈现埃博拉病毒包膜糖蛋白抗原表位重组病毒样颗粒的构建

目的构建呈现埃博拉病毒(Ebola virus,EBOV)包膜糖蛋白(glycoprotein,GP)抗原表位的病毒样颗粒(viruslike particles,VLPs)。方法通过EBOV GP抗原性预测,并结合其功能结构域分析获得潜在的B细胞表位,经基因重组将该抗原表位插入至乙肝核心抗原(HBcAg)的优势表位区域,SDS-PAGE法分析重组HBcAg抗原表位嵌合蛋白的表达。重组菌体破碎上清经硫酸铵沉淀和蔗糖密度梯度离心纯化后,通过电镜观察VLPs形态。将VLPs与Alum佐剂按1∶1的比例混合,经背部皮下免疫小鼠。ELISA及Western blot法检测小鼠血清的特异性。结果重组HBcAg抗原表位嵌合蛋白的相对分子质量约19 300,纯化后蛋白浓度为1.244 mg/ml,镜下可见其以VLPs形式存在。VLPs免疫小鼠血清可与GP发生特异性免疫反应。结论成功构建了呈现EBOV GP抗原表位的VLPs,其可有效诱导小鼠产生特异性免疫应答。本实验为EBOV基因重组疫苗的研究及特异性抗体的制备奠定了基础。     

中蜂囊状幼虫病毒LN-QY株VP1蛋白的空间结构与B细胞抗原表位预测

目的预测中蜂囊状幼虫病毒(Chinese sacbrood virus,CSBV)LN-QY株VP1蛋白的空间结构及其B细胞抗原表位。方法以CSBV LN-QY株RNA为模板,RT-PCR扩增结构蛋白VP1基因,与pMD18-T载体连接后,转化感受态大肠杆菌DH5α,对经EcoRⅠ和HindⅢ双酶切鉴定为阳性的重组质粒进行测序,通过序列比对,获得LN-QY株VP1的核苷酸序列和推导的氨基酸序列,建立VP1结构蛋白的3D模型,在此基础上,应用DNAStar软件中的Protean模块综合分析结构蛋白的柔性区域,亲水性,表面可能性以及抗原指数等参数。结果 VP1结构蛋白的空间构象比较规则,其可能的B细胞抗原表位区域位于47-53,139-145,273-284氨基酸区段。结论本研究为CSBV LN-QY株VP1蛋白表位疫苗的设计以及血清诊断试剂盒的研制奠定了理论基础。     

猪附红细胞体ORF2蛋白的二级结构及其B细胞抗原表位的预测

目的预测猪附红细胞体[亦称猪嗜血支原体(Mycoplasma suis,M.suis)]ORF2基因编码蛋白的二级结构及其B细胞抗原表位。方法应用生物信息学软件DNAstar的Editseq将M.suis中ORF2的基因核苷酸序列翻译成氨基酸序列,与GenBank中登录的氨基酸序列进行比对,通过Protean模块预测ORF2蛋白的二级结构及其亲水性区域、柔韧性区域、抗原指数、表面可及性等特性,并预测B细胞优势抗原表位。结果 ORF2蛋白具有规则的二级结构,多处于亲水性区域、柔韧性区域、表面可及性较大和抗原指数较高的区段,潜在的优势B细胞抗原表位为17²3、12123、121¹27、138127、138¹44、192144、192²00氨基酸区段。结论预测了ORF2蛋白二级结构和B细胞抗原表位,为M.suis表位疫苗的设计以及血清诊断试剂盒的研发奠定了理论基础。     

中蜂囊状幼虫病毒LN-QY株VP3蛋白空间结构及其B细胞抗原表位的预测

目的预测中蜂囊状幼虫病毒(Chinese sacbrood virus,CSBV)LN-QY株VP3蛋白的空间结构及其B细胞抗原表位。方法采用RT-PCR法从感染CSBV的蜜蜂幼虫总RNA中扩增结构蛋白VP3基因,与pMD18-T载体连接后,转化感受态大肠杆菌DH5α,提取质粒,双酶切鉴定并测序,通过与SBV-KOR、CSBV-UK株VP3基因序列的比对,获得LN-QY株VP3基因的核苷酸序列及推导的氨基酸序列,建立VP3蛋白的3D结构。在此基础上,应用DNAStar软件中的Protean模块综合分析结构蛋白的柔性区域、亲水性、表面可能性以及抗原指数等参数。结果 VP3结构蛋白的空间构象较规则,其可能的B细胞抗原表位区域位于4个区域:25-50,101-109,112-120,250-268氨基酸区段,其中,可能出现抗原表位的2个区域在100-150和250-300氨基酸区段,应作为抗原表位研究的重点区域。结论预测了CSBV LN-QY株VP3蛋白的空间结构及其B细胞抗原表位,为CSBVVP3蛋白单克隆抗体的制备以及表位疫苗的设计奠定了理论基础。     

新型冠状病毒M蛋白结构和B细胞表位预测

目的 预测新型冠状病毒(SARS-CoV-2)M蛋白的结构及可能的B细胞优势表位.方法 从NCBI GenBank数据库中检索SARS-CoV-2 M蛋白的氨基酸序列,应用计算机辅助生物信息学软件进行分析,利用ExPASy服务器上的ProtParam、SOPMA、GOR、Swiss Model分别预测M蛋白的理化性质、...     

狂犬病病毒糖蛋白富集表位基因克隆及其在原核系统中的表达

目的构建狂犬病病毒标准强毒株(CVS-24)糖蛋白富集表位基因原核表达系统。方法通过RT-PCR扩增CVS-24株糖蛋白两段表位富集区基因,并将其克隆至载体pET-28a(+),构建重组表达质粒pET-G1和pET-G2,转化大肠杆菌Rosetta,IPTG诱导表达。表达产物分别经12%SDS-PAGE和Western blot检测。结果大肠杆菌可高效表达目的基因,所表达的蛋白可被狂犬病病毒标准阳性血清所识别。经薄层扫描分析,目的蛋白表达量可占菌体总蛋白的42%(G1)和34%(G2)。结论已成功构建了狂犬病病毒标准强毒株(CVS-24)糖蛋白富集表位基因原核表达系统,所表达的目的蛋白具有良好的免疫反应性,有可能作为检测狂犬病病毒血清抗体的候选基因。     

埃博拉病毒疫苗相关专利技术分析

埃博拉病毒(Ebola virus)病作为最致命的病毒病之一,被归为A类传染病。由于现在还没有上市的疫苗,研究人员从多方面研究防治方法,包括DNA疫苗、亚单位疫苗、完全复制型/非复制型疫苗等。并对这些疫苗进行了非人灵长类(NHPs)动物实验,取得了一定的进展,表明免疫接种控制该病可行。本文在针对全球的专利申请状况进行数据分析后着重关注疫苗主要有效成分(抗原)并对其进行详细的技术脉络分析。     

线性B细胞表位预测的生物信息学资源和工具的研究进展

B细胞表位鉴定是表位疫苗、免疫诊断试剂和治疗抗体研发的关键。表位的实验鉴定方法成本高,且费时费力;生物信息学方法为B细胞表位的筛选鉴定提供了一条经济、快速的技术路线。近10年来,线性B细胞表位预测的计算方法及相关数据库得到较快发展,但总体预测表现尚不能令人十分满意。本文就线性B细胞表位预测的生物信息学资源和工具的最新进展作一综述,并指出该领域当前存在的主要问题以及未来改进和发展的方向。     

HCV多表位抗原的选择及结构分析

目的：设计HCV复合多表位抗原,分析其空间结构,探讨其用于疫苗研究和HCV-Ag检测的潜在可行性。方法：选择HCV多表位抗原并将其串联成HCV复合多表位抗原基因B2,利用软件和网站分析其空间结构。结果：该HCV复合多表位抗原具备涵盖多种天然表位的抗原特性,且二级结构提示具有形成T细胞位点的倾向,易于诱导T细胞介导的细胞免疫应答,三级结构有良好的亲水性,可能激发良好的体液免疫应答。结论：该HCV复合多表位抗原选择合理,空间结构分析能激发良好的免疫反应,有望用于疫苗研究和HCV-Ag检测。     

狂犬病病毒糖蛋白基因重组慢病毒载体的构建及鉴定

目的构建狂犬病病毒SRV9株糖蛋白基因重组慢病毒表达载体,并进行鉴定。方法将狂犬病病毒SRV9株糖蛋白基因克隆至慢病毒载体pLVX-ZsGreen-IRES上,筛选阳性重组克隆。将质粒pLVX-ZsGreen-IRES-SRV9G、包膜质粒pMD2.G和包装质粒psPAX2共转染293T包装细胞系,通过荧光显微镜观察报告基因表达情况。收集上清,经浓缩后接种293T细胞,进行重组慢病毒感染细胞的鉴定;用限制性内切酶切除质粒pLVX-ZsGreen-IRES-SRV9G绿色荧光蛋白基因,采用直接免疫荧光试验检测狂犬病病毒糖蛋白的表达情况。结果重组慢病毒表达载体经酶切和测序证明构建正确。荧光显微镜下可见重组慢病毒感染的293T细胞有大量绿色荧光出现,病毒滴度为3×107 IU/ml;直接免疫荧光检测表明,糖蛋白基因在293T细胞内获得有效表达。结论成功构建了狂犬病病毒SRV9株糖蛋白基因重组慢病毒载体,为狂犬病基因工程疫苗的研制奠定了基础。     

Prediction of protein secondary structure by mining structural fragment database

A new method for predicting protein secondary structure from amino acid sequence has been developed. The method is based on multiple sequence alignment of the query sequence with all other sequences with known structure from the protein data bank (PDB) by using BLAST. The fragments of the alignments belonging to proteins from the PBD are then used for further analysis. We have studied various schemes of assigning weights for matching segments and calculated normalized scores to predict one of the three secondary structures: α-helix, β-sheet, or coil. We applied several artificial intelligence techniques: decision trees (DT), neural networks (NN) and support vector machines (SVM) to improve the accuracy of predictions and found that SVM gave the best performance. Preliminary data show that combining the fragment mining approach with GOR V (Kloczkowski et al, Proteins 49 (2002) 154-166) for regions of low sequence similarity improves the prediction accuracy.     

Prediction of protein secondary structure based on physical theory. Histones

Secondary structures of histones H1, H2A, H2B, H3, H4 and H5have been calculated by the computer program ALB based on amolecular theory of protein secondary structure. The predictedsecondary structures of all histones are predominantly -helical.The calculated secondary structure of linker histones H1 andH5 is close to that previously obtained from two-dimensionalNMR data. For each of the core histones (H2A, H2B, H3, H4) onelong -helix and several short ones have been predicted. Theselong helices can be identified with rods in the low-resolutionelectron density map.     

呈现人白细胞介素-13抗原表位的病毒样颗粒疫苗的构建

目的构建呈现人白细胞介素-13(interleukin-13,IL-13)抗原表位的病毒样颗粒(virus-like particles,VLPs)疫苗,为开展IL-13主动免疫干预慢性哮喘进程的研究奠定基础。方法通过抗原性及亲水性预测并结合三维结构分析,获得处于人IL-13分子与其受体结合部位潜在的B细胞表位;根据预测的人IL-13抗原肽,合成寡核苷酸序列,并经变性、退火形成双链DNA片段,插入表达乙肝核心抗原(HBcAg)的pThioHisA-HBcAg(NP)载体中,构建重组表达质粒,转化感受态大肠埃希菌(E.coli)DH5α,IPTG诱导表达;表达的重组蛋白经SDS-PAGE和Western blot分析后,经硫酸铵沉淀、洗涤初步纯化,并经凝胶过滤层析、密度梯度离心、电镜观察检测其VLPs的存在;将纯化后的重组蛋白在不使用任何常规佐剂的情况下免疫昆明小鼠,ELISA法检测小鼠血清中IL-13特异性抗体的滴度。结果预测分析获得了3个潜在的B细胞表位;3个重组表达质粒pThioHisA(NP)-A、B、C经双酶切和测序证实构建正确;表达的重组蛋白HBcAg+A、B、C相对分子质量分别约为20 000、19 000、18 500,可被兔抗人IL-13多克隆抗体特异性识别,并以VLPs形式存在;HBcAg+A和HBcAg+B重组蛋白诱导小鼠产生了较强的抗体应答,血清中IL-13抗体滴度最高可达1∶64 000,而HBcAg+C重组蛋白未见特异抗体应答。结论成功构建了呈现人IL-13抗原表位的VLPs疫苗,该疫苗可有效打破B细胞免疫耐受,免疫小鼠后产生了高滴度的特异性抗体,为进一步在猴体哮喘模型和人类临床试验中开展IL-13疫苗主动免疫干预哮喘疾病进程的研究奠定了基础。     

柯萨奇病毒A组16型抗原表位预测

目的应用模拟表位策略研究柯萨奇病毒A组16型(Coxsackievirus A16,CA16)抗原表位。方法分别以具有中和活性的抗CA16单克隆抗体2C6、4F9、1D8为靶分子,在噬菌体12肽库中淘选可与之特异性结合的阳性克隆,对淘选得到的阳性克隆进行序列测定和比对,并采用Phage ELISA法进行特异性鉴定。同时利用生物信息学方法对CA16衣壳蛋白理化性质进行分析,并与阳性噬菌体多肽序列和结构进行比对,预测CA16中和抗原表位。结果经噬菌体12肽库筛选,单克隆抗体2C6、4F9、1D8淘选阳性噬菌体富集率分别为2.39×10~3、1.32×10~4和3.762×10,获得可与单克隆抗体2C6、4F9、1D8结合的阳性克隆分别为10、11、6种,其中各组共有基序分别为K+X+WW和N/Q+S/T+Y/F/W、K+X+WW+D/E、T+X+P+W。Phage ELISA特异性鉴定阳性克隆肽CA1和CB1、FB3和FC3、DA1和DA2、DA5分别强特异性结合单克隆抗体2C6、4F9、1D8。经计算机预测分析,确定了主要位于CA16 VP1 800-810区域,并涉及VP4、VP3上的多个中和表位区域。结论应用模拟表位策略成功筛选出了CA16中和抗原表位,为CA16蛋白抗原结构、新型表位疫苗及诊断试剂的进一步研究奠定了基础。     

Prediction of protein secondary structure with a reliability score estimated by local sequence clustering

Most algorithms for protein secondary structure prediction arebased on machine learning techniques, e.g. neural networks.Good architectures and learning methods have improved the performancecontinuously. The introduction of profile methods, e.g. PSI-BLAST,has been a major breakthrough in increasing the prediction accuracyto close to 80%. In this paper, a brute-force algorithm is proposedand the reliability of each prediction is estimated by a z-scorebased on local sequence clustering. This algorithm is intendedto perform well for those secondary structures in a proteinwhose formation is mainly dominated by the neighboring sequencesand short-range interactions. A reliability z-score has beendefined to estimate the goodness of a putative cluster foundfor a query sequence in a database. The database for predictionwas constructed by experimentally determined, non-redundantprotein structures with <25% sequence homology, a list maintainedby PDBSELECT. Our test results have shown that this new algorithm,belonging to what is known as nearest neighbor methods, performedvery well within the expectation of previous methods and thatthe reliability z-score as defined was correlated with the reliabilityof prediction. This led to the possibility of making very accuratepredictions for a few selected residues in a protein with anaccuracy measure of Q₃ > 80%. The further development ofthis algorithm, and a nucleation mechanism for protein foldingare suggested. Received March 27, 2003; revised June 30, 2003; accepted August 22, 2003.     

具有二次微粒结构白炭黑的制备及表征

采用两步工艺法制备具有二次微粒结构的白炭黑.并对其性能进行研究.结果表明,这种结构白炭黑为无定形结构,热稳定性较好;与传统白炭黑相比,本研制结构白炭黑比表面积较大、内结构较高、分散性较好、平均粒径及聚集体尺寸较小.