通过模型预测流感抗原的方法及应用技术

本发明专利技术公开了一种通过模型预测流感抗原的方法及应用，通过抽提影响流感抗原的１２个特征：五个抗原决定簇氨基酸的突变个数、ＨＡ蛋白氨基酸的五个理化特性、影响受体结合因素、糖基化位点改变的个数，氨基酸五个理化特性包括疏水性、体积变化、带电性、极性、可积表面积，并对３６８１对已知的抗原相似的病毒对和１７２０对抗原变异的病毒对的上述１２个特征进行统计，建立一个抗原关系的预测模型，单纯从序列出发，就能给出病毒之间的抗原关系，简单、方便、灵敏度高。通过网络的方式能够形象的展示抗原进化的过程，用于揭示流感传播规律和筛选疫苗候选株等。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种流感抗原预测技术，尤其涉及一种通过模型预测流感抗原的方法 及应用。
技术介绍
流感病毒是一种全球流行的病毒，它每年感染300 500万人，其中有25 50万人 死亡，对人类社会造成巨大危害。流感病毒分A、B、C三个型，A型和B型对人威胁较大，其中 A型流感抗原变异频繁，对人类威胁最大。自1968年进入人群后，H3N2亚型流感病毒在人群 里占主导地位。H3N2亚型流感病毒基因组包含8个片段，编码11个蛋白，其中HA跟NA是主 要的表面抗原蛋白。相对于其它基因，HA变异最快，使得抗原不断发生变化。注射疫苗是目 前最有效防治流感的办法之一，由于流感病毒不断发生改变，所以必须不断更新疫苗成分。目前，世界卫生组织(WHO)通过与全球四个流感参比和研究合作中心及不同国家 /地区的流感监测中心紧密合作，实时监测流感的抗原变化情况，并在每年二月(针对北半 球)以及九月(针对南半球)通过评估全球流感流行情况推荐下一个流行季使用的疫苗 株，指导疫苗的生产。但受人H3N2流感病毒的全球传播规律影响，疫苗株在不同地区的效 果存在差异。对于源头地区，例如东亚、东南亚地区，因为新的抗原优势株在这个地区先出 现并流行，使得现行推荐疫苗株对这个地区的保护性很差。最理想的情况是各个地区进行 抗原监测，针对不同地区的差别分别推荐疫苗株。目前，使用HI (血凝抑制反应)的方法对抗原进行检测，但这种方法费时、费力，而 且有时候不够灵敏。H3N2病毒无休止地对人体免疫系统的逃避，使得其进化路径沿着一个主干行进， 在进化树上表现为一条主干的进化模式，而其主干上的位点变化对其抗原性的进化起主要 作用。其中，不同位点对抗原改变的贡献是不尽相同的，有的位点贡献大，而有的位点贡献 相对小，但更多时候，抗原的改变是多个位点协同变化的结果。H3N2病毒HA上存在五个抗 原表位，是免疫系统抗体的主要识别区域，这些区域上的位点变化对于流感病毒抗原改变 有显著的贡献。现有技术中，先找出跟抗原相关的位点，即所谓正选择位点，然后建立不同的位点 模型来模拟和预测抗原变异。这些方法都有一定的预测能力，或多或少抓住了人H3N2流感 病毒进化的一些规律。据目前的研究表明，影响抗原的所谓正选择位点是随时间变化的，即使是同一个 位点，其结构背景不同，其变化的效果可能完全不一样。因此，这些基于位点的预测方法的 缺点很明显对应时间段得到的规律只适用于对应时间段的数据，用到其他时间段上效果 就会很差。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种简单、方便、灵敏度高的通过模型预测流感抗原的方法及应用。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的本专利技术通过模型预测流感抗原的方法，包括通过以下表1和式(1)构建的模型预 测病毒对之间抗原相似还是抗原变异抽提影响流感抗原的12个特征五个抗原决定簇氨基酸的突变个数、HA蛋白氨基 酸的五个理化特性、影响受体结合因素、糖基化位点改变的个数，所述HA蛋白氨基酸的五 个理化特性包括疏水性、体积变化、带电性、极性、可积表面积；对3681对已知抗原相似的病毒对和1720对抗原变异的病毒对的上述12个特征 进行统计，得到表1: 表1中的数据分别表示抗原相似的病毒对的特征改变大和小的数量及抗原变异 的病毒对的特征改变大和小的数量； 式中Podds rati。表示优胜率，P。dds rati0 < 1时被预测的病毒对抗原相似，P。dds rati0 > 1时被 预测的病毒对抗原变异；Xj,-表示待预测的病毒对的第j个特征改变情况，Xj,new以及P。dds rati。通过以下方 法计算首先，分别对所述影响流感抗原的12个特征进行量化，并分别取以下阈值0、2、0、 1、0、1· 82,54. 667,2. 493,34. 867,0. 098,113. 607,1 ；然后，对被预测病毒对的12个特征分别进行比较，当二者的特征差异小于其对应 的阈值时， 对应表1第j个特征在抗原相似的病毒对中特征改变小的数量， 对应表ι第j个特征在抗原变异的病毒对中特征改变小的数量；当二者的差异大于或等于其对应的阈值时， 对应表1第j个特征在抗原相似的病毒对中特征改变大的数量， 对应表ι第j个特征在抗原变异的病毒对中特征改变大的数量。本专利技术的上述通过模型预测流感抗原的方法的应用，用于构建抗原关系网络通过预测病毒对之间抗原相似还是抗原变异的关系，建立所有病毒之间的抗原关 系网络，把每个病毒作为节点，把抗原相似的病毒之间给一个连线，构成所述抗原关系网络。由上述本专利技术提供的技术方案可以看出，本专利技术所述的通过模型预测流感抗原的 方法及应用，通过抽提一些反映抗体抗原相互作用破坏程度的特性，建立一个抗原关系的 预测模型，单纯从序列出发，就能给出病毒之间的抗原关系，简单、方便、灵敏度高。通过网 络的方式能够形象的展示抗原进化的过程。附图说明图1为本专利技术中模型构建的技术路线示意图；图2为本专利技术中抗原关系预测结构模型示意图。具体实施例方式本专利技术的通过模型预测流感抗原的方法，其较佳的具体实施方式是，包括通过以下表1和式(1)构建的模型预测病毒对之间抗原相似还是抗原变异抽提影响流感抗原的12个特征五个抗原决定簇氨基酸的突变个数、HA蛋白氨基 酸的五个理化特性、影响受体结合因素、糖基化位点改变的个数，所述HA蛋白氨基酸的五 个理化特性包括疏水性、体积变化、带电性、极性、可积表面积；对3681对已知抗原相似的病毒对和1720对抗原变异的病毒对的上述12个特征 进行统计，得到表1 32]表1中的数据分别表示抗原相似的病毒对的特征改变大和小的数量及抗原变异 的病毒对的特征改变大和小的数量； Podds rati。表示优胜率，P。dds rati0 < 1时被预测的病毒对抗原相似，P。dds rati0 > 1时被 预测的病毒对抗原变异；Xj,new表示待预测的病毒对的第j个特征改变情况，Xj,new以及P。dds rati。通过以下方 法计算首先，分别对所述影响流感抗原的12个特征进行量化，并分别取以下阈值0、2、0、 1、0、1· 82,54. 667,2. 493,34. 867,0. 098,113. 607,1 ；然后，对被预测病毒对的12个特征分别进行比较，当二者的特征差异小于其对应的阈值时，Xj,new = 0，对应表1第j个特征在抗原相似的病毒对中特征改变小的数量， >1=0对应表ι第j个特征在抗原变异的病毒对中特征改变小的数量；当二者的差异大于或 等于其对应的阈值时，Xj,new = 1，对应表1第j个特征在抗原相似的病毒对中特征改 变大的数量，对应表ι第j个特征在抗原变异的病毒对中特征改变大的数量。^=I所述的3681对已知的抗原相似的病毒对和1720对抗原变异的病毒对可以通过以 下方法得到(也可以通过其它的方法得到)已知Smith等人把1968年到2003年间的253株人H3N2流感病毒划分成11个抗原类；对于这253株病毒，如果两个病毒处于同一抗原类，就认为它们是抗原相似株；如 果这两个病毒处于不同的抗原类，就认为他们是抗原变异株，得到31878对两两病毒间的 抗原关系；选取两两病毒HAl蛋白序列差异数介于1-9的病毒对。所述的阈值通过对所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种通过模型预测流感抗原的方法，其特征在于，包括通过以下表１和式（１）构建的模型预测两两病毒之间抗原相似还是抗原变异：抽提影响流感抗原的１２个特征：五个抗原决定簇氨基酸的突变个数、ＨＡ蛋白氨基酸的五个理化特性、影响受体结合因素、糖基化位点改变的个数，所述ＨＡ蛋白氨基酸的五个理化特性包括疏水性、体积变化、带电性、极性、可积表面积；对３６８１对已知抗原相似的病毒对和１７２０对抗原变异的病毒对的上述１２个特征进行统计，得到：表１：＊＊＊表１中的数据分别表示抗原相似病毒对的特征改变大和小的数量及抗原变异病毒对的特征改变大和小的数量；Ｐ↓［ｏｄｄｓｒａｔｉｏ］＝１７２／３６８２（３６８３／１７２２）↑［１２］×＊１＋＊＊↓［ｉｊ］／１＋＊＊↓［ｉｊ］，＊↓［ｉｊ］＝＊＊＊（１），式中：Ｐ↓［ｏｄｄｓｒａｔｉｏ］表示优胜率，Ｐ↓［ｏｄｄｓｒａｔｉｏ］＜１时被预测的病毒对抗原相似，Ｐ↓［ｏｄｄｓｒａｔｉｏ］＞１时被预测的病毒对抗原变异；Ｘ↓［ｊ，ｎｅｗ］表示待预测的病毒对的第ｊ个特征改变情况，Ｘ↓［ｊ，ｎｅｗ］以及Ｐ↓［ｏｄｄｓｒａｔｉｏ］通过以下方法计算：首先，分别对所述影响流感抗原的１２个特征进行量化，并分别取以下阈值０、２、０、１、０、１．８２、５４．６６７、２．４９３、３４．８６７、０．０９８、１１３．６０７、１；然后，对被预测病毒对的１２个特征分别进行比较计算，当二者的特征差异小于其对应的阈值时，Ｘ↓［ｊ，ｎｅｗ］＝０，＊＊↓［ｉｊ］对应表１第ｊ个特征在抗原相似的病毒对中特征改变小的数量，＊＊↓［ｉｊ］对应表１第ｊ个特征在抗原变异的病毒对中特征改变小的数量；当二者的差异大于或等于其对应的阈值时，Ｘ↓［ｊ，ｎｅｗ］＝１，＊＊↓［ｉｊ］对应表１第ｊ个特征在抗原相似的病毒对中特征改变大的数量，＊＊↓［ｉｊ］对应表１第ｊ个特征在抗原变异的病毒对中特征改变大的值。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：舒跃龙，蒋太交，杜向军，蓝雨，吴爱平，董丽波，张烨，王大燕，彭友松，
申请(专利权)人：中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所，中国科学院生物物理研究所，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]