王亮[1]2003年在《生物信息学预测体系在结核杆菌分泌性蛋白中的应用研究》文中提出本研究尝试了利用信号肽预测软件和跨膜螺旋预测软件对结核杆菌全蛋白组进行分泌性蛋白的预测分析研究。论文包括分泌性蛋白预测和生物学验证两个部分。预测部分利用了两个生物学软件(SignalP、TMHMM)对结核杆菌全蛋白质组做信号肽分析和跨膜区分析，通过数据整理找到182个蛋白可能是分泌性蛋白，再经BLASTp对NCBI已收录的蛋白质库中所有序列进行相似性比对分析，发现这182个蛋白中有12个为结核杆菌所特有。验证部分包括引物设计、PCR、Ta克隆、DNA测序、亚克隆、蛋白诱导表达等分子生物学实验过程来证实预测的准确性，期望能够发现新的MTB分泌性蛋白。作为探索性研究，这些新的分泌性蛋白可能会在保护性抗原、免疫分型以及寻找新的药物靶点等研究中提供一些线索。
樊博, 王巍, 程小星[2]2010年在《结核分枝杆菌PE和PPE家族蛋白抗原性的生物信息学分析》文中研究说明目的应用生物信息学工具预测结核分枝杆菌PE和PPE家族的分泌性蛋白及分析其抗原性,减少抗原选择的盲目性,增加可靠性。方法应用多种生物信息学工具SignalP、SecretomeP、DAS、NetMHC等分析结核分枝杆菌标准株H37Rv基因组中PE和PPE家族成员的蛋白序列,找出可能的分泌性蛋白以及其抗原决定簇序列。结果在共168个PE和PPE家族成员中预测出23个可能的分泌性蛋白(PE家族20个,PPE家族3个),其中19个包含有与MHCⅠ和Ⅱ类分子高亲和力的肽段。结论结核分枝杆菌PE、PPE家族蛋白可以通过生物信息学工具分析预测其抗原性,辅助指导实验。
参考文献：
[1]. 生物信息学预测体系在结核杆菌分泌性蛋白中的应用研究[D]. 王亮. 西北大学. 2003
[2]. 结核分枝杆菌PE和PPE家族蛋白抗原性的生物信息学分析[J]. 樊博, 王巍, 程小星. 中华临床医师杂志(电子版). 2010
本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/3af4076d84e732e4d9ef95a3.html