JBB JMIR Bioinform Biotech JMIR生物信息学和生物技术 2563 - 3570 卡塔尔世界杯8强波胆分析 加拿大多伦多 v3i1e37391 35669291 10.2196/37391 原始论文 原始论文 SARS-CoV-2变异刺突蛋白功能、结构和进化特性的硅晶对比分析 Mavragani 孤挺花 克里斯曼 布丽安娜塞拉 吉里 remamta 数学 Renukaradhya K 博士学位 1
SDM生物医学研究所 印度Dharmasthala Manjunatheshwara大学 文殊楼5楼 SDM医学院和医院校区 Dharwad 580009 印度 91 7019982929 aradhya.swamy@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-6012-7375
Mudennavar Nayana MSc 1 https://orcid.org/0000-0001-5264-6493 Javaregowda Palaksha Kanive 博士学位 1 https://orcid.org/0000-0002-5088-5391 Savanur Ambuja MSc 1 https://orcid.org/0000-0002-1474-4380
SDM生物医学研究所 印度Dharmasthala Manjunatheshwara大学 Dharwad 印度 通讯作者:Renukaradhya K Math aradhya.swamy@gmail.com Jan-Dec 2022 30. 5 2022 3. 1 e37391 18 2 2022 10 4 2022 25 4 2022 16 5 2022 ©Renukaradhya K Math, Nayana Mudennavar, Palaksha Kanive Javaregowda, Ambuja Savanur。最初发表在JMIR生物信息学和生物技术(https://bioinform.www.mybigtv.com), 30.05.2022。 2022

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背景

最近,由严重急性呼吸综合征2型冠状病毒(SARS-CoV-2)引起的COVID-19全球大流行,成为对人类的潜在威胁。对病毒基因组成的分析表明,刺突蛋白是病毒的主要结构蛋白之一,有助于病毒进入宿主细胞。

客观的

刺突蛋白已成为预防和治疗研究的主要目标。在这里,我们使用生物信息学工具比较了SARS-CoV-2变体的刺突蛋白。

方法

从NCBI数据库检索了野生型SARS-CoV-2及其6个变体- d614g、alpha (B.1.1.7)、beta (B.1.351)、delta (B.1.617.2)、gamma (P.1)和omicron (B.1.1.529)的刺突蛋白序列。采用ClustalX程序进行多次比对测序和突变分析。利用几种在线生物信息学工具预测SARS-CoV-2变体刺突蛋白的生理、免疫和结构特征。利用CLC软件构建了系统发育树。数据采用jamovi 2软件进行统计分析。

结果

多序列分析显示,delta变体中的P681R突变将一个氨基酸从组氨酸(H)改变为精氨酸(R),由于精氨酸的pKa值(12.5)比组氨酸的pKa值(6.0)高,使蛋白质更碱性。理化性质表明,δ型具有较高的等电点(7.34)和脂肪指数(84.65)。对所有变异的等电点、抗原性和免疫原性进行统计学分析,均与 P取值范围从<。007到0.04。二维凝胶图的生成显示了delta刺突蛋白从其他变体的分组中分离出来。穗蛋白的系统发育树显示,delta型突变体接近和混合 Rousettus蝙蝠冠状病毒和中东呼吸综合征冠状病毒

结论

通过对SARS-CoV-2变种的比较分析,发现δ型在本质上更具有脂肪族性质,这为其提供了更大的稳定性,从而影响病毒的行为。

刺突蛋白变体 NCBI 生物信息学工具 π 等电点 二维地图 种系发生树 新型冠状病毒肺炎 COVID疗法 SARS-CoV-2治疗 治疗 峰值蛋白质 蛋白质 预防 序列分析 基因组 生物信息学 病毒蛋白
简介

SARS-CoV-2新变种的不断演变对各个部门的人员,特别是卫生保健和诊断、预防和治疗开发领域的研发人员,以及政策制定者和管理人员,都是一个重大挑战。该病毒于2019年12月在中国首次被发现,后来传播到全球各地,引发了大流行。然而,病毒基因组的持续突变在全球不同地理区域的流行病毒中产生了几个新的变体。这些突变导致患者的传播性、抗体逃避和严重程度增加。多项研究指出,冠状病毒的刺突蛋白负责与人体细胞相互作用,并渗透到细胞内部[ 1 2];然而,在负责刺突蛋白的基因中积累的适应性突变已经允许病毒适应并逃脱宿主的免疫系统。在世界范围内已经分离和确定了许多变种;世界卫生组织将其分类为关注的变种(alpha、beta、gamma、delta和omicron)和感兴趣的变种(VOIs;Eta, iota, kappa和lambda) [ 3.].

基因的单一突变可导致蛋白质中一个氨基酸的变化,从而在许多方面极大地影响生物体的能力,如遗传性、快速适应性、躲避宿主免疫系统的稳定性和致病性[ 4].在过去十年中,新一代测序等高通量第二代测序技术的出现,有助于及时对SARS-CoV-2变体的基因组进行测序,以识别新基因变体之间发生的突变。快速测序技术不仅促进了病毒基因组测序,还有助于加快COVID-19诊断工具、疫苗和治疗方法的开发。此外,基因组序列数据和数据库的可用性有助于科学界通过对病毒的分子、生化、基因组和蛋白质组分析来了解该病毒。然而,新冠病毒的不断进化迫使科学界不断努力,对病毒变异的特性有新的和彻底的了解,并制定对抗病毒的策略,以保护人类。

蛋白质的等电点(pI)对于决定蛋白质的物理化学性质至关重要[ 5].蛋白质表面的带电氨基酸暴露于溶剂、水合作用和脱水也会影响蛋白质的pI [ 6 7].因此,评估野生型和突变变体的刺突蛋白的pI对于了解刺突蛋白对病毒行为和病毒传播率的影响以及开发预防和治疗药物是非常重要的。此外,翻译后修饰、磷酸化、甲基化和烷基化也会影响蛋白质的pI,这是不可忽视的。同样,新冠病毒的基因组在适应人类宿主的微环境时,也容易发生遗传进化或遗传转移。这种突变会导致新的变异的出现,这些变异可能与它的祖先菌株相比具有不同的特征。因此,本研究拟采用计算机分析方法,对野生型和其他变体SARS-CoV-2的刺突蛋白序列进行分析,了解其物理化学、功能和进化特性,通过系统了解其不断进化的特性,有助于对SARS-CoV-2进行监测,并开发诊断工具和标准化的预防和治疗策略。

方法 穗蛋白序列检索与多序列比对

从NCBI数据库中获得野生型SARS-CoV-2及其6个变种(d614g、alpha (B.1.1.7)、beta (B.1.351)、delta (B.1.617.2)、gamma (P.1)和omicron (B.1.1.529)的蛋白序列。中提到了所有具有NCBI接入号的变体的列表 表1.使用ClustalX2软件对所有蛋白质进行多序列比对[ 8中所列的所有序列中常见的和特定的突变 表1

新型冠状病毒(SARS-CoV-2)刺突蛋白列表及野生型与变异型突变分析数据比较

SARS-CoV-2变体 首次发现 NCBI加入 线性SeqVrl Pango血统 刺突蛋白变异序列突变 刺突蛋白变异的特异性突变
野生型 武汉,中国 YP_009724390 - - - - - -一个 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
D614G 美国 QTA38988 21-Mar-21 D614G D614G D614G
α(B.1.1.7) 联合王国 P0DTC2 02-Jun-21 B.1.1.7 E484k, a570d, d614g, p681h N501Y
β(B.1.351) 南非 7 lyq_c 09-Jul-21 B.1.351 K417n, e484k, n501y, d614g R246I
δ(B.1.617.2) 印度 QWP92316 12-Jun-21 B.1.617.2 E156, k417n, d614g, n501y T19r, l452r, t478k, p581r, p681r, d950n
γ(第1页) 巴西 7 m8k_c 28-May-21 第1页 K417n, e484k, n501y, d614g T20n, p26s, d138y, r190s, t1027i
买卖(B.1.1.529) 南非 7 qo7_c 19 - 1月- 2022 B.1.1.529 N501Y、Y505H、T547K、D614G、H655Y等 A67V、del69-70、T95I、del142-144、Y145D等

一个不可用。

理化性质及翻译后修饰预测

利用ProtParam工具预测氨基酸总量、分子量、pI、亲水性大平均(GRAVY)、脂肪指数等理化性质[ 9].预测所有刺突蛋白变体的翻译后修饰如下:使用NetPhos 2.0服务器进行磷酸化位点[ 10];使用NetNGlyc 1.0服务器的糖基化位点[ 11];和二硫键使用Scratch Protein Predictor服务器[ 12].

免疫特性预测

使用ABCpred服务器预测所有变体的b细胞表位[ 13使用BepiPred 2.0服务器预测暴露的b细胞表位[ 14].使用IEBD分析资源服务器预测t细胞表位及其免疫原性[ 15],使用NetMHCpan 4.1服务器鉴定强结合t细胞[ 16],通过NetCTL 4.0服务器鉴定细胞毒性t淋巴细胞的预测[ 17].

二级和三级结构预测

二级结构的预测由PHYRE2服务器识别[ 18]和以下参数的百分比进行评估:alpha螺旋,beta stand,跨膜螺旋和无序。随后,利用瑞士模型服务器预测三级结构[ 19]并收集全局模型质量估计、置信度和覆盖率评分。还分析了Ramachandran图允许区域的结构。

系统发育树和二维凝胶参考图的生成

NCBI采集了野生型和变异株的刺突蛋白序列,MERS-CoV和变种株的刺突蛋白序列 Rousettus蝙蝠冠状病毒GCCDC1也从NCBI获得,登录号分别为AHY22525和QKF94914。利用CLC序列查看器和DNAMAN软件构建系统发育树[ 20.],利用JVirGel V2.0软件生成所有穗蛋白变体的虚拟2D蛋白图谱[ 21].

道德的考虑

该研究已在Shri Dharmasthala Manjunatheshwara大学的机构伦理委员会注册(注册编号为。ECR/950/Inst/KA/2017/RR-21), Sattur,印度。根据机构伦理委员会准则,按照国家生物医学研究伦理准则/条例,不涉及人体受试者/动物/患者病历/组织/生物液/病原微生物的研究不需要伦理许可。

结果 在硅分析中

穗蛋白的野生型和变异蛋白序列的硅晶分析结果显示了几种常见的和特定的突变,如中所列 表1.有趣的是,alpha变体中的突变P681H [ 22]将氨基酸从组氨酸(H)转变为精氨酸(R)。此外,理化性质分析显示,与其他变体相比,delta变体的pI和抗原性相对较高,并且B-和t细胞表位序列等免疫性质与其他变体不同。系统发育树和2D凝胶图清楚地将delta变体与其他变体区分开来。

理化性质及翻译后修饰预测

所有穗蛋白的理化性质分析都很有趣,特别是pI和脂肪族指数分别为6.28 ~ 7.34和82.04 ~ 84.65 ( 表2).在所有蛋白质中,与其他蛋白质相比,delta变体具有较高的pI(7.34)和高脂肪指数(84.65)。 表2).然而,所有的蛋白质都是稳定的。与此同时,在野生型中预测的磷酸化位点总数为133个,而在delta变异蛋白中这一预测相对减少( 表3).此外,与野生型相比,这些变体磷酸化位点的丝氨酸、苏氨酸和酪氨酸的数量有所不同。

对刺突蛋白变异中n -糖基化和二硫键总数的预测分别显示了16 - 20个和14 - 15个位点( 表3).

新型冠状病毒及其变体刺突蛋白理化性质预测值的比较。

SARS-CoV-2变体 氨基酸总量 兆瓦一个 πb 消光系数(M-1厘米-1 EC /c 半衰期(h) 不稳定指数 蛋白质分类 脂肪指数 肉汁d
野生型 1273 141178 6.24 148960 1.055 30. 33.01 稳定的 84.67 -0.079
D614G 1252 138712 6.49 147345 1.062 30. 32.06 稳定的 85.01 -0.067
α(B.1.1.7) 1273 141178 6.24 148960 1.055 30. 33.01 稳定的 84.67 -0.079
β(B.1.351) 1288 142201 6.38 148335 1.043 30. 31.29 稳定的 82.03 -0.142
δ(B.1.617.2) 1271 140895 7.34 148960 1.057 30. 32.58 稳定的 84.65 -0.08
γ(第1页) 1257 139207 6.18 140315 1.008 30. 31.15 稳定的 83.43 -0.127
买卖(B.1.1.529) 1285 142424 6.63 146845 1.018 30. 33.10 稳定的 81.84 -0.164

一个MW:分子量。

bpI:等电点。

cEC/A: 1%溶液消光系数/吸光度。

d肉汁:总的平均亲水性。

SARS CoV-2及其变体刺突蛋白磷酸化、n -糖基化和二硫键值的比较

SARS-CoV-2变体 磷酸化 N-glycosylation 二硫键
磷酸化位点 预测Ser一个,用力推b,提尔c网站 预测的数量 N-glycosylation网站 预测的数量 半胱氨酸的总数 预测的数量
野生型 爵士、瑟尔、提尔 Ser-64, Thr-44, tir -22 133 Asndser / Thr 17 40 15
D614G 爵士、瑟尔、提尔 Ser-64, Thr-45, tir -22 131 Asn-Ser /刺 17 38 15
α(B.1.1.7) 爵士、瑟尔、提尔 Ser-67, Thr-44, Yyr-22, 133 Asn-Ser /刺 17 40 15
β(B.1.351) 爵士、瑟尔、提尔 Ser-71, Thr-43, tir -24 136 Asn-Ser /刺 17 30. 14
δ(B.1.617.2) 爵士、瑟尔、提尔 Ser-65, Thr-43, tir -22 130 Asn-Ser /刺 16 40 15
γ(第1页) 爵士、瑟尔、提尔 Ser-66, Thr-43, tir -24 133 Asn-Ser /刺 20. 30. 14
买卖(B.1.1.529) 爵士、瑟尔、提尔 Ser-68, Thr-43, tir -21 132 Asn-Ser /刺 18 30. 14

一个爵士:丝氨酸。

b刺:苏氨酸。

c酪氨酸,酪氨酸。

dAsn:天冬酰胺。

免疫特性预测

对暴露的刺突蛋白b细胞表位数量的预测从38到41不等( 表4).野生型、α型和γ型的b细胞表位序列为QTQTNSPRRARSV,而D614G、β型和δ型的b细胞表位序列发生了变化。在所有变异中,delta变异的保护性抗原(0.4709)和抗原性(0.7440)得分最高; 表4).对c细胞表位的预测显示,表位的数量为35 ~ 38个,t细胞强结合体的数量为21 ~ 23个。野生型和γ刺突变异的预测t细胞表位与iginitrfqtlllalh相同,但在其他刺突蛋白变异中发生了变化。然而,除了alpha变体,qtlllalh序列被认为是保守的( 表4).刺突蛋白变异的免疫原性预测得分各不相同。同时,pI、抗原性和免疫原性评分的统计分析揭示了数据的显著性,特别是α型和野生型之间的显著性( P=.007)、三角洲型和野生型( P=.02), delta和alpha ( P= .02点)。相关矩阵与正相关 P取值范围从<。007至0.04 ( 表5).

新型冠状病毒及其变体刺突蛋白的免疫学特性比较。

SARS-CoV-2变体 暴露的b细胞表位 b细胞抗原表位 保护性抗原预测评分 预测的抗原性评分概率 在CTL中鉴定的表位数量一个 t细胞中强结合物的数量 预测t细胞中的表位 免疫原性预测评分
野生型 40 QTQTNSPRRARSV 0.4646 0.717053 37 21 IGINITRFQ TLLA 0.3751
D614G 40 YHKNNKS 0.4583 0.741478 35 22 ITRFQ TLLA 0.96257
α(B.1.1.7) 40 QTQTNSPRRARSV 0.4646 0.717053 37 21 NGTHWFVTQRNFYEP 0.3019
β(B.1.351) 40 HPQFEKGGGSGGGGSG 0.4542 0.643558 38 23 QPYRVVVLSFE 1.23216
δ(B.1.617.2) 38 SLGAENSVAYSN 0.4709 0.744007 35 22 IRAAEIRASAN LAAT 0.0304
γ(第1页) 41 QTQTNSPRRARSV 0.4583 0.596261 36 22 IGINITRFQ TLLALH 1.07515
买卖(B.1.1.529) 33 QTQTKSHGSASSVA 0.4646 0.717053 31 20. IGINITRFQTLLALH 0.49637

一个CTL:细胞毒性t淋巴细胞。

PSARS-CoV-2及其变体刺突蛋白的等电点、抗原性和免疫原性。

SARS-CoV-2变体 野生型 D614G α β δ γ ο
野生型
r - - - - - -一个 0.996 1.000 0.989 0.999 0.992 1.000
P价值 - - - - - - 06 .007 .09点 02 。08 . 01
D614G
r 0.996 - - - - - - 0.995 0.998 0.992 0.999 0.998
P价值 06 - - - - - - 06 .04点 。08 03 .04点
α
r 1.000 0.995 - - - - - - 0.988 1.000 0.990 1.000
P价值 .007 06 - - - - - - .10 02 .09点 02
β
r 0.989 0.998 0.988 - - - - - - 0.983 1.000 0.992
P价值 .09点 .04点 .10 - - - - - - . 01 。08
δ
r 0.999 0.992 1.000 0.983 - - - - - - 0.986 0.998
P价值 02 。08 02 - - - - - - .04点
γ
r 0.992 0.999 0.990 1.000 0.986 - - - - - - 0.994
P价值 。08 03 .09点 . 01 - - - - - - 07
ο
r 1.000 0.998 1.000 0.992 0.998 0.994 - - - - - -
P价值 . 01 .04点 02 。08 .04点 07 - - - - - -

一个不适用。

二级和三级结构预测

所有刺突蛋白变体的二级和三级预测表明,所有蛋白质结构都是稳定的( 图1).alpha螺旋,beta链,跨膜螺旋的预测比例,以及所有变异的紊乱显示在 图1.α -螺旋百分比在野生型的26%到γ型的21%之间变化,而β -链百分比在野生型的37%到γ型的42%之间变化;然而,α和β百分比的分析表明,蛋白质是稳定的。全局模型质量估计分数和Ramachandran偏爱的区域-其中所有刺突蛋白变体的百分比与野生型相似-表明与野生型相比,变体的稳定性没有显著变化( 图1).

SARS-CoV-2野生型及其变体刺突蛋白二级和三级结构和无序的预测百分比图形说明。GMQE:全局模型质量估计;TM:跨膜。

二维凝胶参考图和系统发育树的生成

穗蛋白及其变体的2D参考图显示了野生型、D614G、alpha、beta、gamma和omicron变体的分组,而delta变体则被清晰地分开( 图2).野生型和变异蛋白的刺突蛋白与MERS-CoV和蝙蝠冠状病毒的系统发育树如图所示 图3.系统发育树的构建将野生型和α型变异归为一类,β型、γ型和欧米茄型变异归为另一类。D614G变体位于这两组之间。有趣的是,delta变体与MERS-CoV密切相关 Rousettus蝙蝠冠状病毒。与此同时,omicron变体与D614G变体的bootstrap值为99%,在所有变体中关系最密切。然而,这棵树有两个分支:一个是野生型和变种(除了三角洲),另一个是三角洲变种以及MERS-CoV和 Rousettus蝙蝠冠状病毒( 图3).

新型冠状病毒及其变体的二维凝胶图谱。

新型冠状病毒(SARS-CoV-2)及其变体的系统发育树。MERS-CoV和 Rousettus蝙蝠冠状病毒被用作最近的亲属。

讨论

目前由SARS-CoV-2引起的COVID-19大流行已经清楚地表明,冠状病毒有可能在野外不断进化,并以不同的物理化学和毒性特性传播给包括人类在内的新物种。世界上已经出现了这种病毒的几种变种,“VOIs”和“关切变种”夺走了数百万人的生命。然而,由于从2021年初开始疫苗的供应,情况似乎得到了控制。然而,了解病毒不断变异的特性,建立有效和及时的卫生保健策略,以避免由此造成的经济损失或负担,保护人类,这是最重要的。对于卫生保健和科学界以及政策制定者和管理人员来说,了解SARS-CoV-2等威胁生命的生物是一个持续而具有挑战性的过程。研究和了解致病因子有几种方法,近年来,硅内分析方法通过减少所需的工作量、时间和成本,极大地简化了科学界的工作。因此,在这项研究中,我们努力了解关注点的变体,特别是它们的刺突蛋白是如何在全球范围内传播的。对SARS-CoV-2野生型和突变型的刺突蛋白的理化性质分析,揭示了delta型的有趣特征,如pI、分子量、不稳定性指数、GRAVY和脂肪指数( 表2).

蛋白质的pI值对于理解其生化功能至关重要[ 23]并且依赖于可电离氨基酸基团的解离性和常数。SARS-CoV-2中存在的主要可电离氨基酸为精氨酸、天冬氨酸、组氨酸、谷氨酸、半胱氨酸和赖氨酸,这些氨基酸在确定刺突蛋白的pI中起重要作用[ 24- 26].然而,翻译后修饰会影响蛋白质的pI。δ型中P681R的突变[ 22]将一种氨基酸从组氨酸转变为精氨酸,这激发了我们的好奇心,试图了解氨基酸变化对α和δ变体刺突蛋白特性的潜在影响。有趣的是,两种氨基酸的pKa值差异很大——组氨酸的值为6.0(低碱性),精氨酸的值为12.5(高碱性)。在delta变异中观察到的其他特定突变本质上也是基本的或脂肪族的( 表1).因此,如果这种性质是实质性的,那么这将使蛋白质更碱性。alpha变异中的P681H突变并未引起病毒行为的实质性变化,但delta变异中的P681R突变确实在病毒的传播性、致病性、免疫逃避和感染的严重程度方面引起了病毒行为的实质性变化[ 22].相反,在D614G变异刺突蛋白中观察到中性突变[ 27 28],其中一个酸性氨基酸(D)被中性氨基酸(G)取代。

为了观察pI对生物化学性质的影响,通过预测2D凝胶参考图来评估野生型和变异刺突蛋白,有趣的是,除了地图上的delta蛋白分离外,该参考图显示了分组( 图2).物理化学性质和二维凝胶分析的结果表明,蛋白质的pI在蛋白质的行为中起着重要的作用,特别是当高pI使蛋白质变得更加阳性或脂肪族。此外,有趣的是,蛋白质的这种特性被用于抗体制备,使蛋白质或其亚基更具免疫原性[ 29 30.].因此,我们认为在设计和制备预防和治疗药物时,应该考虑到蛋白质的这一特性。同样,最近一项对SARS-CoV-2病毒颗粒的VOIs的研究发现,与野生型相比,VOIs具有更低的表面电荷和疏水性,这可能是VOIs具有更强的传播能力的原因[ 29].因此,蛋白质的pI和病毒颗粒的表面电荷和疏水性是设计任何病毒性疾病的预防和治疗方法时需要考虑的重要因素[ 4 28 30. 31].

尚未观察到野生型SARS-CoV-2及其变体的刺突蛋白的物理化学性质发生实质性变化;然而,在beta变异中观察到大量的磷酸化位点(136个),而在delta变异中观察到少量的磷酸化位点(130个)。同时,在gamma变异中观察到大量的n -糖基化位点(20个),而在delta变异中观察到少量的n -糖基化位点(16个)。野生型和变异型的二硫键总数变化不大;然而,它的范围在14到15之间,而且键的数量足以保证结构的稳定性。总的来说,物理化学性质没有显著差异;然而,所发现的差异足以影响蛋白质行为的变化,进而影响病毒的行为。

野生型SARS-CoV-2及其变异株的抗原性和免疫原性评分有趣,尤其是delta变异株的评分分别为高、低。比较pI、抗原性和免疫原性,评价数据的意义;的 Pα变异与野生型之间的值为0.007,δ变异与野生型之间的值为0.02,δ变异与α变异之间的值为0.02。总的来说,这些 P结果表明,预测值和抗原及免疫原序列是可靠的。与野生型和其他变体相比,delta变体中暴露的b细胞和细胞毒性t淋巴细胞表位数量较低。暴露的delta变异b细胞表位序列为SLGAENSVAYSN,表位序列的变化表明突变确实对病毒形态有影响。

利用蛋白质序列构建系统发育树,评价了野生型及其变异之间的进化关系。有趣的是,我们发现了D614G、beta和gamma变体的清晰分组,beta和gamma的引导值为100%,而D614G和beta/gamma的引导值为93%。δ型变异接近 Rousettus蝙蝠冠状病毒及中东呼吸综合征冠状病毒( 图3),自举值为68%。阿尔法变异与野生型接近,自举值为83%。有趣的是,我们可以观察到delta变异在野生型和MERS-CoV之间的杂交位置 Rousettus蝙蝠冠状病毒。因此,我们认为delta变种可能携带野生型和其他野生蝙蝠冠状病毒的特征( 图3).在另一个有趣的观察中,omicron变体似乎是从引导值为99%的D614G变体进化而来的,并且从beta和gamma变体中引入了一些特征,因为omicron也被看到从这两个引导值为60%的变体中分支出来( 图3).

总之,我们的研究强调了SARS-CoV-2中适应性突变的积累影响了刺突蛋白pI的变化,进而影响了病毒的行为。通过对野生型及其变异株穗蛋白理化性质的预测和比较,发现与野生型相比,delta变异株穗蛋白发生了独特的变化。进化特征显示了野生型、α和δ刺突蛋白的清晰分离,以及D614G、β和γ刺突蛋白的分组。然而,新的SARS-CoV-2毒株的不断进化需要进一步系统地了解其变体,这不仅有助于开发临时快速“抗原检测”市场,而且有助于开发疫苗和治疗方法。因此,更多类似的研究将揭示病毒的重要生化特性、进化历史、免疫行为和生理特性。

缩写 肉汁

亲水性的大平均

π

等电点

VOI

兴趣的变化

没有宣布。

布瑞尔 西文 Schneidman-Duhovny D Linial SARS-CoV-2在与ACE2人类受体相互作用时发挥了独特的策略 病毒 2020 04 30. 12 5 497 10.3390 / v12050497 32365751 v12050497 PMC7291053 交流 公园 Y Tortorici 一个 McGuire Veesler D SARS-CoV-2刺突糖蛋白的结构、功能和抗原性 细胞 2020 04 16 181 2 281 292. e6 10.1016 / j.cell.2020.02.058 32155444 s0092 - 8674 (20) 30262 - 2 PMC7102599 跟踪SARS-CoV-2变种 世界卫生组织 2022 05 18 2022-05-19 https://www.who.int/en/activities/tracking-SARS-CoV-2-variants/ Mastriani E Rakov AV SL 同一经络国家SARS-CoV-2菌株的分离:基因组进化分析 JMIR Bioinform Biotech 2021 1 22 2 1 e25995 10.2196/25995 33497425 v2i1e25995 PMC7837406 Ebrahim-Saraie 哈迪Sedigh Dehghani 将核技术 Mojtahedi 阿里 Shenagari 默罕默德 Hasannejad-Bibalan Meysam SARS-Cov-2刺突蛋白的功能和结构特征:一项硅晶研究 埃塞俄比亚卫生科学 2021 03 01 31 2 213 222 10.4314 / ejhs.v31i2.2 34158771 jEJHS.v31.i2.pg213 PMC8188087 Youden WJ 丹尼 影响pH平衡的因素称为植物组织的等电点 Am J Bot 1926 12 01 13 10 743 753 10.1002 / j.1537-2197.1926.tb05907.x 吉隆坡 Grimsley GR 雅科夫列夫 胃肠道 马卡洛夫 AA 速度 CN 净电荷对Sa核糖核酸酶溶解度、活性和稳定性的影响 蛋白质科学 2001 06 10 6 1206 15 10.1110 / ps.440101 11369859 PMC2374010 希金斯 DG CLUSTAL V: DNA和蛋白质序列的多重比对 方法Mol Biol 1994 25 307 18 10.1385 / 0 - 89603 - 276 - 0:307 8004173 Gasteiger E Hoogland C Gattiker 一个 Duvaud 年代 威尔金斯 先生 Appel 理查德·道金斯 Bairoch 一个 沃克 JM ExPASy服务器上的蛋白质鉴定和分析工具 蛋白质组学协议手册 2005 风险中,新泽西 Humana Press 571 607 布鲁姆 N Gammeltoft 年代 椰子饼 年代 真核蛋白磷酸化位点的序列和结构预测 J Mol生物学 1999 12 17 294 5 1351 62 10.1006 / jmbi.1999.3310 10600390 S0022283699933107 古普塔 R 椰子饼 年代 预测人类蛋白质组的糖基化及其与蛋白质功能的相关性 2001 12 2002年太平洋生物计算研讨会 2002年1月3日至7日 考艾岛,嗨 新加坡 世界科学 310 22 10.1142 / 9789812799623 _0029 J 兰德尔 阿兹 Sweredoski 乔丹 Baldi P SCRATCH:一个蛋白质结构和结构特征预测服务器 核酸测定 2005 07 01 33 Web服务器问题 W72 6 10.1093 / nar / gki396 15980571 33 / suppl_2 / W72 PMC1160157 萨哈 年代 Raghava 全球定位系统(GPS) 利用递归神经网络预测抗原中连续b细胞表位 蛋白质 2006 10 01 65 1 40 8 10.1002 / prot.21078 16894596 Jespersen 马丁修道院 彼得斯 B 尼尔森 Marcatili P BepiPred-2.0:利用构象表位改进基于序列的b细胞表位预测 核酸测定 2017 07 03 45 W1 W24 W29 10.1093 / nar / gkx346 28472356 3787843 PMC5570230 尼尔森 Morten Lundegaard C 隆德 O 柯ş米尔 可以 蛋白酶体在产生细胞毒性t细胞表位中的作用:从改进的蛋白酶体裂解预测中获得的见解 免疫遗传学 2005 04 57 1 - 2 33 41 10.1007 / s00251 - 005 - 0781 - 7 15744535 Reynisson Birkir 阿尔瓦雷斯 B 保罗 年代 彼得斯 B 尼尔森 netmhc -4.1和NetMHCIIpan-4.0:通过并行motif反褶积和MS MHC洗脱配体数据的整合,改进了MHC抗原呈递的预测 核酸测定 2020 07 02 48 W1 W449 W454 10.1093 / nar / gkaa379 32406916 5837056 PMC7319546 拉森 MV Lundegaard C 兰博斯 K 我校 年代 隆德 O 尼尔森 细胞毒性t淋巴细胞表位预测方法的大规模验证 BMC生物信息学 2007 10 31 8 1 424 10.1186 / 1471-2105-8-424 17973982 1471-2105-8-424 PMC2194739 凯利 劳伦斯的一 Mezulis stefan 耶茨 克里斯托弗·米 Wass 马克N 斯特恩伯格 迈克尔J E Phyre2用于蛋白质建模、预测和分析的门户网站 Nat Protoc 2015 06 10 6 845 58 10.1038 / nprot.2015.053 25950237 nprot.2015.053 PMC5298202 沃特豪斯 安德鲁 马蒂诺 Bienert Stefan 瑞士思德利公司 盖伯瑞尔 Tauriello 杰勒德 Gumienny Rafal 陆军 Florian T 德啤酒 Tjaart A P Rempfer 克里斯汀 Bordoli 罗伦萨 Lepore Rosalba Schwede Torsten 瑞士模型:蛋白质结构和复合物的同源模型 核酸测定 2018 07 02 46 W1 W296 W303 10.1093 / nar / gky427 29788355 5000024 PMC6030848 W D Z 更正:用DNAman软件和NCBI PCR法检测黄瓜上的卡西科孢霉分子 农业中的计算机与计算技术9。CCTA 2015。信息与通信技术进展,第479卷 2016 可汗、瑞士 施普林格 希勒 K Schobert 马克斯 Hundertmark 克劳迪亚 迪特尔 蒙克 理查德。 JVirGel:虚拟二维蛋白质凝胶的计算 核酸测定 2003 07 01 31 13 3862 5 10.1093 / nar / gkg536 12824438 PMC168943 将鹰 约翰逊 布莱恩一个 Hongjie Ku 志强 Schindewolf 克雷格 扩大 史蒂文·G 一个 志强 韦弗 斯科特·C Menachery Vineet D Xuping Pei-Yong Delta spike P681R突变比Alpha变体增强了SARS-CoV-2的适应性 bioRxiv 预印本于2021年9月5日在线发布。 10.1101 / 2021.08.12.456173 34462752 PMC8404900 数学 Renukaradhya K Kambiranda Devaiah 汉Dae Ghebreiyessus Yemane 克隆的与酶的pI相关的Cel酶与粘土矿物的结合及pI的土壤细菌纤维素酶数据库调查 生物科学生物技术生物化学 2020 02 84 2 238 246 10.1080 / 09168451.2019.1679613 31625450 Grimsley GR Scholtz JM 速度 CN 折叠蛋白中可电离基团pK值的测量摘要 蛋白质科学 2009 01 18 1 247 51 10.1002 / pro.19 19177368 PMC2708032 速度 CN Grimsley GR Scholtz JM 蛋白质可电离基团:pK值及其对蛋白质稳定性和溶解性的贡献 生物化学 2009 05 15 284 20. 13285 9 10.1074 / jbc.R800080200 19164280 s0021 - 9258 (20) 58180 - 5 PMC2679426 Masunov 一个 拉扎里迪斯 T 水中可电离氨基酸侧链间平均力势 美国化学学会 2003 02 19 125 7 1722 30. 10.1021 / ja025521w 12580597 伊莎贝尔 桑德拉 Grana-Miraglia 露西娅 古铁雷斯 Jahir米 Bundalovic-Torma Cedoljub 海伦E 伊莎贝尔 马克·R Eshaghi 此前 帕特尔 萨米尔N Gubbay 乔纳森·B Poutanen 托米- 格特曼 大卫年代 Poutanen 苏珊·M SARS-CoV-2 D614G突刺蛋白突变的进化和结构分析现已在全球范围内被记录 Sci代表 2020 08 20. 10 1 14031 10.1038 / s41598 - 020 - 70827 - z 32820179 10.1038 / s41598 - 020 - 70827 - z PMC7441380 数学 RK 戈尼 Javaregowda PK Khandagale 作为 奥利 一个 SARS-CoV19-2突刺蛋白突变模式:全球情景 预印本 预印本发布于2020年7月7日 10.20944 / preprints202007.0132.v1 玻璃效果 O Joshi 聚氨酯 Obrenovich Tayahi 黑尔 CL SARS-CoV-2等电点的单颗粒特征及其与感兴趣变体的比较 微生物 2021 07 28 9 8 1606 10.3390 / microorganisms9081606 34442686 microorganisms9081606 PMC8401476 苹果 RJ Domen PL Muckerheide 一个 迈克尔 蛋白质抗原的阳离子化。IV.抗原提呈细胞对抗原的摄取增加 J Immunol 1988 05 15 140 10 3290 5 3258879 Domen P L Muckerheide 一个 迈克尔 J G 蛋白质抗原的阳离子化。3口服耐受性的废除 J Immunol 1987 11 15 139 10 3195 8 3680943
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