IEDB Analysis Resource #

IEDB는 세계적인 epitope database로써 Immune Epitope Database Analysis Resource 사이트를 통해 epitope 예측과 분석을 위한 웹 기반의 툴을 제공한다.

T Cell Epitope Prediction Tools #

MHC class I과 II binding prediction 프로그램으로 peptide processing prediction과 immunogenicity prediction 기능을 제공한다 링크.

B Cell Epitope Prediction Tools #

B cell에 의해 epitope로 인식될 수 있는지 검사한다 링크.

analysis Tools #

기존에 보고된 epitope에 대한 상세 분석을 수행한다 링크.

EpiPred #

EpiPred는 특정 antibody에 대한 구조적 epitope를 예측하는 데 이때 서열상 유사성이 있는 antibody의 정보 (PDB ID나 PDB 포맷 필요)를 입력할 경우 더욱 예측력이 높아질 수 있다. 분석 결과는 항원에서 epitope 영역과 non-epitope 영역을 구분하여 시각화하여 제공된다 (PDB 포맷).

그림 1. EpiPred 예측 결과 예시. (출처 : EpiPred site)

SVMTriP #

SVMTriP은 linear antigenic epitope를 예측하는 프로그램으로 웹 버전과 source code를 모두 제공한다. 웹 버전의 경우 별도의 파라미터 설정은 없고 단백질 서열만 입력하면 되니 간단하다. 다만 여러 단백질 서열을 입력하더라도 맨 위 하나의 서열에 대해서만 예측하니 주의하도록 한다.

일반적으로 B-cell antigenic epitope는 항원 표면에 연속적인 단편(continuous 또는 linear)으로 나타나거나 비연속적으로 존재 (discontinuous)하여 antigen-binding interface를 형성하기도 한다. SVMTriP은 Continuous (linear) epitope 예측을 위해서 머신러닝 알고리즘을 적용한 SMV (support Vector Machine)을 이용하여 예측을 수행한다.

그림 2. Linear epitope와 discontinuous epitope 그림. (출처 : LifeTein Blog)

Reference #

• Krawczyk, Konrad, et al. "Improving B-cell epitope prediction and its application to global antibody-antigen docking." Bioinformatics 30.16 (2014): 2288-2294.
• Yao, Bo, et al. "SVMTriP: a method to predict antigenic epitopes using support vector machine to integrate tri-peptide similarity and propensity." PloS one 7.9 (2012): e45152.

Suggested Pages #

• 0.025 Ligand
• 0.025 ELISPOT
• 0.025 Microarray
• 0.025 T-cell
• 0.025 항원결정기
• 0.025 CD4+
• 0.025 Weak shape theory
• 0.025 Receptor
• 0.025 ELISA
• 0.025 Antigenic determinant
• More suggestions...