技术背景：

近几年，基于生物信息学的表位预测显着促进了疫苗的发展，也有许多预测软件已成功在病毒表位预测中使用。表位根据其受体的不同分为两类：一类为T细胞表位，由T细胞受体识别；另一类为B细胞表位，由B细胞或抗体识别， B细胞表位分为连续的线性表位和非连续的构象表位，且以构象表位为主。与T细胞表位预测相比， B细胞表位预测更复杂，尤其是构象表位，除了序列之外，还要考虑蛋白质的3D结构。　　
　　表位预测方法中最基本的假设是：同种病毒中存在进化关系，且序列分析可发现其中保守序列或结构。已开发的预测算法均是基于抗原的主要氨基酸序列、3D结构或蛋白特性诸如亲水性、易接近性和柔韧性。预测工具主要有以下几种：ePitope、Bcepred、ABCpred、Discotope、BepiPred及CEP等，每种软件在精确性、特异性和敏感性方面有所不同。

技术介绍：

近几年，基于生物信息学的表位预测显着促进了疫苗的发展，也有许多预测软件已成功在病毒表位预测中使用。表位根据其受体的不同分为两类：一类为T细胞表位，由T细胞受体识别；另一类为B细胞表位，由B细胞或抗体识别， B细胞表位分为连续的线性表位和非连续的构象表位，且以构象表位为主。与T细胞表位预测相比， B细胞表位预测更复杂，尤其是构象表位，除了序列之外，还要考虑蛋白质的3D结构。在本文中主要阐述与单克隆抗体表位分析相关的B细胞表位预测。
经典案例：
MAHDAVI等用生物信息学的方法预测了人类表皮生长因子2胞外结构域子域Ⅲ（HER 2ECD-SubdomianⅢ）的B细胞线性和构象表位，该研究首次对HER2 ECD-SubdomianⅢ新的B细胞构象表位进行了鉴定。使用了ABCpred、BCPREDs、Bepired、Bcepred和Elliprro来预测线性表位；Discotope、CBtope和SUPERFICIAL对构象表位进行预测。DENISOVA等同时应用突变分析和表位预测来研究抗西尼罗病毒（West Nile virus） E蛋白单抗识别的表位，实验中，两种方法展现了良好的互补性，为表位特征描述提供了稳固的平台。

公司服务优势：
　　由于这种预测方法是经电脑模拟，省时且成本低，常作为抗原表位鉴定的辅助工具在详细实验研究前使用。当使用此类方法时，要认识到当前软件的局限性，人们对免疫系统认知不完全和预测方法的近似性致使不可能存在一种精确的算法，另外，不同的工具也许会产生不同的结果，艾柏森公司使用多种预测工具来确保结果的一致性，为您提供精确地表位预测服务。

艾柏森生物有专业的生物信息学团队，可以通过三维建模的方法对抗原、抗体以及抗原/抗体复合物进行结构生物学的分析，同时结合其他生物信息学分析方法，提供抗原表位预测的服务。