基于TCGA数据预测肿瘤代表性新抗原的一种生物信息学新方案

基于TCGA数据预测肿瘤代表性新抗原的一种生物信息学新方案

论文摘要

肿瘤的特异性基因突变是肿瘤免疫疗法的理想靶标,突变的基因在健康组织中缺乏表达,而且具有高度免疫原性,容易被免疫系统识别。肿瘤患者突变基因组的高度特异性使得个体化免疫治疗存在极大挑战,而每一种肿瘤都具有区别于其他肿瘤的代表性的基因突变特征,基于这些突变特征,有可能开发出特定肿瘤适用的免疫治疗策略。文中提出一个兼顾抗原胞内呈递和与胞外MHC分子结合能力的肿瘤新抗原预测策略,整体设计更为合理;相对于常规方法,能够大幅缩小实验验证的范围。基于该策略,利用TCGA数据库中多种肿瘤的基因突变数据进行肿瘤新抗原预测并预测到大量潜在的肿瘤新抗原。肿瘤新抗原的预测结果显示出肿瘤类型的特异性,并且在特定肿瘤数据集中能够覆盖20%-70%不等比例的肿瘤患者。文中提出的肿瘤新抗原预测方案在未来的肿瘤临床治疗上具有潜在的应用价值。

论文目录

  • 1 材料与方法
  •   1.1 构建肿瘤新抗原预测策略
  •   1.2 预测工具的选择
  •   1.3 数据来源与数据处理
  •   1.4 生物信息学功能注释及蛋白质结构模型预测
  • 2 结果与分析
  •   2.1 肿瘤新抗原的预测结果
  •   2.2 基因功能富集分析
  •   2.3 免疫肽的进一步过滤及结构信息的辅助确认
  • 3 讨论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 黄传玺,马洁,吴琛,朱云平

    关键词: 基因突变,免疫治疗,肿瘤基因组图谱数据库,肿瘤新抗原

    来源: 生物工程学报 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,医药卫生科技

    专业: 生物学,肿瘤学

    单位: 河北大学生命科学学院,蛋白质组学国家重点实验室国家蛋白质科学中心(北京)北京蛋白质组研究中心蛋白质药物国家工程研究中心,军事科学院军事医学研究院生命组学研究所

    基金: 国家重点研发计划(Nos.2017YFC0906600,2016YFC0901701,2016YFB0201702)资助~~

    分类号: R730.51;Q811.4

    DOI: 10.13345/j.cjb.190025

    页码: 1295-1306

    总页数: 12

    文件大小: 727K

    下载量: 501

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