MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.3390/v14081837

Медицинская библиотека · Viruses · 2022

Predicting Epitope Candidates for SARS-CoV-2.

Agarwal Akshay, Beck Kristen L, Capponi Sara, Kunitomi Mark, Nayar Gowri, Seabolt Edward, Mahadeshwar Gandhar, Bianco Simone, Mukherjee Vandana, Kaufman James H

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод в очереди

Аннотация

Epitopes are short amino acid sequences that define the antigen signature to which an antibody or T cell receptor binds. In light of the current pandemic, epitope analysis and prediction are paramount to improving serological testing and developing vaccines. In this paper, known epitope sequences from SARS-CoV, SARS-CoV-2, and other Coronaviridae were leveraged to identify additional antigen regions in 62K SARS-CoV-2 genomes. Additionally, we present epitope distribution across SARS-CoV-2 genomes, locate the most commonly found epitopes, and discuss where epitopes are located on proteins and how epitopes can be grouped into classes. The mutation density of different protein regions is presented using a big data approach. It was observed that there are 112 B cell and 279 T cell conserved epitopes between SARS-CoV-2 and SARS-CoV, with more diverse sequences found in Nucleoprotein and Spike glycoprotein.

Для цитирования: Agarwal Akshay, Beck Kristen L, Capponi Sara, Kunitomi Mark, Nayar Gowri, Seabolt Edward, Mahadeshwar Gandhar, Bianco Simone, Mukherjee Vandana, Kaufman James H. Predicting Epitope Candidates for SARS-CoV-2.. Viruses. 2022. DOI: 10.3390/v14081837.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.