Computational Evaluation of B Cell Epitope of ۳۷ kDa Outer Membrane Protein H (OmpH) Pasteurella multocida Type B from Nusa Tenggara Timur (NTT), Indonesia
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 29
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJVST-16-1_004
تاریخ نمایه سازی: 14 اسفند 1402
چکیده مقاله:
HS is still a frequently reported endemic disease, with outbreaks in Indonesia. HS vaccines distributed in Indonesia exhibit various limitations. This study computationally evaluated the B-cell epitope of the ۳۷-kDa OmpH derived from the amino acid sequence of Pasteurella multocida from the NTT and Katha strains and compared the epitopes of the two strains. Amino acid sequences were obtained from NCBI and analyzed for multiple sequence alignment, and homology was analyzed using the BLASTp program at NCBI. Epitope prediction was performed using the IEDB B-cell epitope and ABCPred prediction tools. The VaxiJen v.۲ online platform was used for antigenicity analysis, and IEDB was used for epitope conservancy analysis. The results of the homology analysis revealed that local NTT isolates had a high (>۹۵%) identity with the Katha strain and isolates from China, India, Iran, Japan, and the USA. The epitope predictions from both methods were cross-checked, overlapping epitopes were shortlisted, and only five epitopes were predicted. Among the five, one epitope, ALEVGLN, appeared to be antigenic to both NTT and Katha strains. The antigenic sequence of ۳۷ kDa OmpH can be used for peptide-based vaccine development and immunotherapeutic design.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Firdausy Maulana
Airlangga Disease Prevention and Research Center, Universitas Airlangga, Indonesia.
Didik Handijatno
Laboratory of Bacteriology and Mycology, Department of Veterinary Microbiology, Faculty of Veterinary Medicine, Universitas Airlangga, Indonesia.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :