本篇文章為大家展示了怎么使用NetMHCpan進(jìn)行腫瘤新抗原預(yù)測分析，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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NetMHCpan軟件用于預(yù)測肽段與MHC I型分子的親和性，最新版本為v4.0, 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以180000多個(gè)定量結(jié)合數(shù)據(jù)和MS衍生的MHC洗脫配體的組合為訓(xùn)練集構(gòu)建模型。結(jié)合親和力數(shù)據(jù)來自人，小鼠，豬等多個(gè)物種的MHC分子，MS洗脫的配體數(shù)據(jù)來自55個(gè)人和小鼠的HLA等位基因。

直接上傳fasta格式的蛋白序列就可以了， 示意如下

第一步上傳涵蓋了體細(xì)胞突變位點(diǎn)的氨基酸序列，上傳的氨基酸序列是突變之后的序列，不是野生型的蛋白質(zhì)序列。

第二步選擇切割肽段的方式，抗原通過抗原表位與MHC分子結(jié)合，MHC I型分子可以結(jié)合的抗原表位長度為8到11個(gè)氨基酸，對應(yīng)這里的8-11mer，先將蛋白質(zhì)序列切分成短的肽段之后在進(jìn)行MHC分子親和性的預(yù)測。

第三步選擇HLA allel, 確定之后點(diǎn)擊提交按鈕即可。輸出結(jié)果示意如下

列數(shù)很多，其中的Peptide就是從原始的輸入序列中提取出的長度為8-11個(gè)氨基酸的肽段，Pos對應(yīng)肽段的在原始序列上的起始位置，第一個(gè)位置從0開始計(jì)數(shù)；Core對應(yīng)與MHC結(jié)合的肽段序列，和blast類似，允許插入和缺失，%Rank代表該肽段是一個(gè)天然存在的肽段的可能性，數(shù)值越小越好，最后一列的BindLevel代表親和力的強(qiáng)弱水平，SB表示strong binding, WB表示weak bingding。每一列的詳細(xì)解釋參見以下鏈接

http://www.cbs.dtu.dk/services/NetMHCpan/output.php

官方按照Rank值來篩選結(jié)果，默認(rèn)情況下rank小于0.5的定義為強(qiáng)親和性,rank值在0.5到2之間的定義為弱親和性。通過該軟件可以從突變之后的氨基酸序列中預(yù)測到與MHC I型分子親和力較強(qiáng)的肽段，作為候選的腫瘤新抗原。

為了進(jìn)一步簡化分析，相關(guān)的數(shù)據(jù)分析pipeline被開發(fā)出來，只需要提供腫瘤患者的體細(xì)胞突變數(shù)據(jù)和HLA分型結(jié)果即可，軟件自動提取突變氨基酸序列，并進(jìn)行NetMHCpan分析，類似的軟件有很多，NeoPredPipe軟件就是其中之一，該軟件的網(wǎng)址如下

https://github.com/MathOnco/NeoPredPipe

基本用法如下

python NeoPredPipe.py \
-I somatic.vcf \
-H hlatypes.txt \
-o ./ \
-n TestRun \
-c 1 2 -E 8 9 10

需要提供兩個(gè)輸入文件，-I指定體細(xì)胞突變的vcf文件，-H指定HLA分型結(jié)果文件。更多細(xì)節(jié)請參考該軟件的官方文檔。

通過上述的數(shù)據(jù)分析，可以快速定位出候選的新抗原，然而其中的假陽性率還是非常高的，后續(xù)還需要結(jié)合體外實(shí)驗(yàn)來進(jìn)一步篩選和過濾。

上述內(nèi)容就是怎么使用NetMHCpan進(jìn)行腫瘤新抗原預(yù)測分析，你們學(xué)到知識或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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