Prediction of Promiscuous Epitopes in the E6 Protein of Three High Risk Human Papilloma Viruses: A Computational Approach

Nirmala, Subramanian; Sudandiradoss, Chinnappan

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자료유형: 학술저널

저자정보: Nirmala, Subramanian (Bioinformatics Division, School of Biosciences and Technology, VIT University) Sudandiradoss, Chinnappan (Bioinformatics Division, School of Biosciences and Technology, VIT University)

저널정보: 아시아태평양암예방학회 Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP 제14권 제7호

발행연도: 2013.1

수록면: 4,167 - 4,175 (9page)

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A najor current challenge and constraint in cervical cancer research is the development of vaccines against human papilloma virus (HPV) epitopes. Although many studies are done on epitope identification on HPVs, no computational work has been carried out for high risk forms which are considered to cause cervical cancer. Of all the high risk HPVs, HPV 16, HPV 18 and HPV 45 are responsible for 94% of cervical cancers in women worldwide. In this work, we computationally predicted the promiscuous epitopes among the E6 proteins of high risk HPVs. We identified the conserved residues, HLA class I, HLA class II and B-cell epitopes along with their corresponding secondary structure conformations. We used extremely precise bioinformatics tools like ClustalW2, MAPPP, NetMHC, Epi,Jen, EpiTop 1.0, ABCpred, BCpred and PSIPred for achieving this task. Our study identified specific regions 'FAFR(K)DL' followed by 'KLPD(Q)LCTEL' fragments which proved to be promiscuous epitopes present in both human leukocyte antigen (HLA) class I, class II molecules and B cells as well. These fragments also follow every suitable character to be considered as promiscuous epitopes with supporting evidences of previously reported experimental results. Thus, we conclude that these regions should be considered as the important for design of specific therapeutic vaccines for cervical cancer.

#High risk HPVs #E6 protein #computational #epitope #peptide vaccine

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이 논문의 저자 정보

Nirmala, Subramanian

소속기관 Bioinformatics Division, School of Biosciences and Technology, VIT University

주요연구분야 의약학 > 기초의학 > 예방의학·직업환경의학

논문수 1 이용수 0

Sudandiradoss, Chinnappan

소속기관 Bioinformatics Division, School of Biosciences and Technology, VIT University

주요연구분야 의약학 > 기초의학 > 예방의학·직업환경의학

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