Immunomforschung
Offener Zugang

Abstrakt

Eine rechnergestützte Pipeline zur Generierung von MHC-Bindungsmotiven

Peng Wang, John Sidney, Alessandro Sette, Björn Peters

Hintergrund: Moleküle des Haupthistokompatibilitätskomplexes (MHC) Klasse I spielen eine Schlüsselrolle bei der Immunität des Wirts gegen Krankheitserreger, indem sie CD8+ T-Zellen Peptidantigene präsentieren. Es gibt viele Varianten von MHC-Molekülen, und jede hat eine einzigartige Präferenz für bestimmte Peptidliganden. Sowohl experimentelle Ansätze als auch Computeralgorithmen wurden verwendet, um diese Peptid-MHC-Bindungseigenschaften zu analysieren. Traditionell wurden MHC-Bindungsspezifitäten anhand von Bindungsmotiven beschrieben. Solche Motive klassifizieren bestimmte Peptidpositionen entsprechend ihrer Auswirkung auf die Bindung als primäre und sekundäre Anker und listen die bevorzugten und schädlichen Reste an diesen Positionen auf. Dies bietet eine präzise und leicht vermittelbare Zusammenfassung der MHC-Bindungsspezifitäten. Bisher gab es jedoch keinen Algorithmus, um solche Bindungsmotive auf automatisierte und einheitliche Weise zu generieren. Ergebnisse: In diesem Artikel stellen wir eine Computerpipeline vor, die Peptid-MHC-Bindungsdaten als Eingabe verwendet und ein präzises MHC-Bindungsmotiv erstellt. Wir haben unsere Pipeline an einem Satz von 18 MHC-Klasse-I-Molekülen getestet und gezeigt, dass die abgeleiteten Motive mit früheren Expertenzuweisungen übereinstimmen. Schlussfolgerungen: Wir haben eine Pipeline implementiert, die Regeln zur Generierung von MHC-Bindungsmotiven formal kodifiziert. Die Pipeline wurde in die Immunepitop-Datenbank und -Analyseressource (IEDB) integriert und Motive können beim Durchsuchen der MHC-Allele in der IEDB visualisiert werden.