طراحی واکسن محاسباتی علیه پروتئین‌های G و F ویروس نیپا با استفاده از روش‌های یادگیری ماشینی، مدل‌سازی ساختاری و شبیه‌سازی‌های دینامیکی

Computational vaccine designing against Nipah virus G and F proteins using machine learning methods, structural modeling and dynamic simulations


چاپ صفحه
پژوهان
صفحه نخست سامانه
نویسندگان
نویسندگان
اطلاعات تفضیلی
اطلاعات تفضیلی
دانلود مقاله
دانلود مقاله
دانشگاه علوم پزشکی تبریز
دانشگاه علوم پزشکی تبریز

نویسندگان: سید علی برادران حسینی , محمد مصطفی پورسیف , بهزاد جعفری , سارا غلامی سلطان احمدی

عنوان کنگره / همایش: سومین همایش بین المللی و دوازدهمین همایش ملی بیوانفورماتیک ایران , Iran (Islamic Republic) , بهشهر، مازندران , 2024

اطلاعات کلی مقاله
hide/show

نویسنده ثبت کننده مقاله محمد مصطفی پورسیف
مرحله جاری مقاله تایید نهایی
دانشکده/مرکز مربوطه مرکز تحقیقات ریز فناوری دارویی
کد مقاله 84549
عنوان فارسی مقاله طراحی واکسن محاسباتی علیه پروتئین‌های G و F ویروس نیپا با استفاده از روش‌های یادگیری ماشینی، مدل‌سازی ساختاری و شبیه‌سازی‌های دینامیکی
عنوان لاتین مقاله Computational vaccine designing against Nipah virus G and F proteins using machine learning methods, structural modeling and dynamic simulations
نوع ارائه پوستر
عنوان کنگره / همایش سومین همایش بین المللی و دوازدهمین همایش ملی بیوانفورماتیک ایران
نوع کنگره / همایش بین المللی
کشور محل برگزاری کنگره/ همایش Iran (Islamic Republic)
شهر محل برگزاری کنگره/ همایش بهشهر، مازندران
سال انتشار/ ارائه شمسی 1402
سال انتشار/ارائه میلادی 2024
تاریخ شمسی شروع و خاتمه کنگره/همایش 1402/12/09 الی 1402/12/10
آدرس لینک مقاله/ همایش در شبکه اینترنت https://icb12.ibis.org.ir/
آدرس علمی (Affiliation) نویسنده متقاضی Research Center for Pharmaceutical Nanotechnology, Biomedicine Institute, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Iran

نویسندگان
hide/show

نویسنده نفر چندم مقاله
سید علی برادران حسینیاول
محمد مصطفی پورسیفدوم
بهزاد جعفریسوم
سارا غلامی سلطان احمدیچهارم

اطلاعات تفضیلی
hide/show

عنوان متن
کلمات کلیدیComputational vaccinology; Dynamic simulations; Epitope; Nipah virus; Structural modeling.
خلاصه مقالهThe Nipah virus (NiV), a member of the Henipavirus genus, sharing similarities with the Hendra virus [1]. The emergence of NiV as a deadly zoonotic pathogen and sporadic human-to-human transmission as well as the absence of specific treatments underscore the urgent need for comprehensive vaccine design and development strategies to mitigate the potential threat of a future pandemic [2]. Urgency in rational vaccine development is underscored, necessitating the application of bioinformatics advancements to meet the pressing need for timely and cost-effective approaches [3]. This study focuses on computationally designing a candidate vaccine with potential broad-spectrum protection against the NiV.This study revolves around the thorough immunoinformatics analysis of the Nipah virus's G and F surface antigens. Through the utilization of machine learning (ML) algorithms for B-cell epitope (BCE) identification, regions with significant potential were systematically pinpointed. Furthermore, prediction of HLA class I and II-associated peptide binders (including B40:01, B44:03/02, A68:02/01, A02:03/01, DRB101:01, DRB107:01) was conducted using the IEDB NXG standalone tool, and analyzed with R language programming. Molecular docking and dynamic simulations (200 ns) using ZDOCK and GROMACS software were employed to study the conformational changes and stability of the designed vaccine in interaction with human immune cells, specifically anti-NiV Fab antibodies and HLA molecules associated with resistance to NiV.The results from the ML-based analysis and dynamics simulations showed that the immunodominant regions of the designed vaccine exhibit high- affinity and stable interactions with anti-NiV Fab antibodies and the selected MHC-I/II molecules. These identified regions serve as the basis for in silico vaccine design against the Nipah virus, ensuring comprehensive immunoprotection. Our computational vaccine design strategy considers the dynamic nature of viral proteins, harnessing the power of in silico methods to expedite the vaccine development process. In silico epitope mapping and dynamic simulations revealed that the candidate vaccine can form a more stable interaction with the specific antibodies and HLA molecules and will be useful in experimental developing an anti-NiV candidate vaccine.

لینک دانلود مقاله
hide/show

نام فایل تاریخ درج فایل اندازه فایل دانلود
Certificate15010 (2).pdf1403/02/05412179دانلود
Certificate15010.pdf1403/02/05307184دانلود
BookletFinalFileFinal.pdf1403/03/0512696106دانلود