基于氨基酸性质的EB病毒抗原MHC-Ⅰ类分子限制性表位的定量构效关系建模

目的建立EB病毒(EBV)抗原表位的理论计算模型并用于其定量预测,为肿瘤免疫的多肽疫苗设计提供理论基础。方法从表位数据库中收集33条EBV抗原表位,使用逐步回归(STR)方法筛选2个对平衡解离常数(KD)贡献较大的结构参数用于表位的结构表征,最后用多元线性回归(MLR)方法建立结构参数与KD的定量构效关系(QSAR)模型。结果该模型具有较好的稳定性(R2=0.637,Q2=0.581)与预测能力(R2test=0.501)。结论此方法可确定表位中各个氨基酸的物理性质对于平衡解离常数的贡献,为表位设计与改造提供直接线索;STR和MLR相结合建模方法具有物化意义明确、易于解释及操作简便易行等优点。     

多环芳烃分子印迹柱-高效液相色谱法快速测定大气细颗粒物中16种多环芳烃

目的 建立一种基于多环芳烃分子印迹柱净化的高效液相色谱法,用于快速定量检测大气细颗粒物中16种多环芳烃。方法 采用乙腈作为提取剂,超声辅助提取,提取液经多环芳烃分子印迹柱净化,氮吹浓缩过滤后测定。结果 16种多环芳烃在1～40 ng/mL范围内呈现良好的线性关系,相关系数r>0.9996;在5.0、10.0和20.0 ng/mL三个加标水平下,回收率为77.13%～107.67%,相对标准偏差为0.15%～4.63%(n=7);方法的检出限为0.004～0.084 ng/m³,定量限为0.016～0.336 ng/m³。结论 使用本方法检测细颗粒物中16种多环芳烃,比单纯超声辅助提取法及HJ 647—2013《环境空气和废气气相和颗粒物中多环芳烃的测定高效液相色谱法》中索氏提取法结果更加准确,灵敏度更高,耗时更短。     

基于氨基酸结构信息的MHCⅠ类抗原表位的定量构效关系建模

目的主要组织相容复合物(MHC)在细胞免疫中具有重要作用,MHC与表位亲和力的大小直接影响T细胞免疫响应的强弱,因此准确预测MHC-表位的结合亲和力可以提高表位的筛选效率并且降低实验成本。方法筛选89种天然氨基酸的理化性质用于15个MHCⅠ类分子亚型表位的结构表征,然后使用逐步线性回归(STR)方法优选对亲和力具有重要贡献结构参数建立预测模型,最终用多元线形回归法(MLR)方法建立了15个MHC亚型的QSAR模型。结果建立的QSAR模型具有稳定性高、预测能力强等优点,能确定表位中各氨基酸及其相应理化性质队对亲和力的贡献,并可很好解释MHC与表位的相互作用机理。结论 STR-MLR建模方法具有计算简便、易于解释、性能优异、物化意义明确等优势。