[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
::
::
راهنمای نگارش
..
شماره‌های چاپ شده

فایل لیست داوران مقالات 

دوره پانزدهم سال 1405
شماره اول
شماره دوم

دوره چهاردهم سال 1404
شماره اول
شماره دوم

دوره سیزدهم سال 1403
شماره اول
شماره دوم

دوره دوازدهم سال 1402
شماره اول
شماره دوم

دوره یازدهم سال 1401
شماره اول
شماره دوم
دوره دهم سال 1400
شماره اول
شماره دوم
دوره نهم سال 1399
شماره اول
شماره دوم
دوره هشتم سال 1398
شماره اول
شماره دوم

دوره هفتم سال 1397
دوره ششم سال 1396
دوره پنجم سال 1395
دوره چهارم سال 1394
دوره سوم سال 1393
دوره دوم سال 1392
دوره اول سال 1391
..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
:: دوره 14، شماره 2 - ( 10-1404 ) ::
جلد 14 شماره 2 صفحات 191-180 برگشت به فهرست نسخه ها
طراحی درون رایانه ای و اعتبارسنجی ساختاری یک واکسن چنداپی‌توپیِ لنفوسیت T سیتوتوکسیک با هدف‌گیری پروتئین‌های غشایی در سرطان معده
کیانوش محمدی ، سیده زهرا بختی*
گروه زیست‌شناسی گیاهی و سلولی و مولکولی، دانشکده علوم طبیعی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران ، sz.bakhti@tabrizu.ac.ir
چکیده:   (1016 مشاهده)
سرطان معده همچنان یکی از علل اصلی مرگ‌ومیر ناشی از سرطان در جهان است. ایمنی‌درمانی، به‌ویژه در قالب واکسن‌های لنفوسیت T سیتوتوکسیک (CTL) علیه آنتی‌ژن‌های اختصاصی تومور، رویکرد درمانی امیدبخشی محسوب می‌شود. با این حال، طراحی مؤثر واکسن‌های چنداپی‌توپی با ایمن‌زایی بالا، اختصاصیت توموری و پایداری ساختاری مناسب، فرایندی پیچیده است. این مطالعه با هدف توسعه و اعتبارسنجی ساختاری یک کاندید واکسن CTL چنداپی‌توپی علیه پروتئین‌های غشایی بیش‌بیان‌شده در GC، با استفاده از رویکردهای یکپارچه ایمونوانفورماتیک و واکسن‌شناسی ساختاری انجام شد. اپی‌توپ‌های 9 ‌اسیدآمینه‌ایCTL  که به‌طور تجربی تأیید شده بودند، از پنج پروتئین غشایی مرتبط با GC انتخاب شدند. برای افزایش ایمن‌زایی و تسهیل پردازش آنتی‌ژن، ادجوانت بتا دفنسین ۳ و رابط های مناسب به سازه واکسن افزوده شد. تحلیل ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی، پیش‌بینی آلرژی‌زایی و سمیت، مدل‌سازی ساختار سه‌بعدی، اعتبارسنجی با نمودار راماچاندران و داکینگ مولکولی با HLA-A*0201 انجام گرفت. واکسن طراحی‌شده دارای پایداری بالا و فاقد آلرژی‌زایی و سمیت بود. نتایج ساختاری نشان داد 8/87٪ از آمینواسید‌ها در نواحی مطلوب قرار دارند. داکینگ مولکولی تمایل اتصال قوی (2/874- کیلوکالری بر مول) با HLA-A*0201  را نشان داد که بیانگر ارائه کارآمد توسط MHC-I و توان القای پاسخ CTL مناسب است. واکسن CTL چنداپی‌توپی طراحی‌شده، ویژگی‌های ایمن‌زایی و ساختاری مطلوبی به‌عنوان یک گزینه ایمنی‌درمانی شخصی‌سازی‌شده برای GC دارد. مطالعات تکمیلی برای تأیید کارایی و ایمنی ضروری است.
 
واژه‌های کلیدی: سرطان معده، واکسن CTL، اپی‌توپ، ایمونوانفورماتیک، داکینگ
متن کامل [PDF 1064 kb]   (373 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: مهندسی ژنتیک جانوری
دریافت: 1404/8/27 | پذیرش: 1404/10/21 | انتشار: 1404/10/22
فهرست منابع
1. Abbasi, K., & Masoudi-Nejad, A. (2020). Design of a bioinformatics model to predict drug compound properties and its application in inhibition of HIV replication and BACE-1. Genetic Engineering and Biosafety Journal, 9(2), 181-193. doi: 10.1001.1.25885073.1399.9.2.11.6
2. Ashi, M. O., Mami-Chouaib, F., & Corgnac, S. (2022). Mutant and non-mutant neoantigen-based cancer vaccines: Recent advances and future promises. Exploration of Targeted Anti-tumor Therapy, 3(6), 746. doi: 10.37349/etat.2022.00111 [DOI:10.37349/etat.2022.00111] [PMID] [PMCID]
3. Baruah, V., & Bose, S. (2020). Immunoinformatics-aided identification of T cell and B cell epitopes in the surface glycoprotein of 2019-nCoV. Journal of Medical Virology, 92(5), 495-500. doi: 10.1002/jmv.25698 [DOI:10.1002/jmv.25698] [PMID] [PMCID]
4. Bateman, A., Martin, M.-J., Orchard, S., Magrane, M., Adesina, A., Ahmad, S., … Denny, P. (2025). UniProt: The universal protein knowledgebase in 2025. Nucleic Acids Research, 53(D1), D609-D617. doi: 10.1093/nar/gkh131 [DOI:10.1093/nar/gkh131] [PMID] [PMCID]
5. Dariushnejad, H., Ghorbanzadeh, V., Akbari, S., & Hashemzadeh, P. (2022). Design of a novel recombinant multi-epitope vaccine against triple-negative breast cancer. Iranian Biomedical Journal, 26(2), 160. doi: 10.52547/ibj.26.2.160
6. Dimitrov, I., Bangov, I., Flower, D. R., & Doytchinova, I. (2014). Allertop v.2-a server for in silico prediction of allergens. Journal of Molecular Modeling, 20(6), 2278. doi: 10.1007/s00894-014-2278-5 [DOI:10.1007/s00894-014-2278-5] [PMID]
7. Garnier, J., Gibrat, J.-F., & Robson, B. (1996). GOR method for predicting protein secondary structure from amino acid sequence. In Methods in Enzymology, 266, 540-553. doi: 10.1016/S0076-6879(96)66034-0 [DOI:10.1016/S0076-6879(96)66034-0] [PMID]
8. Gasteiger, E., Hoogland, C., Gattiker, A., Duvaud, S. e., Wilkins, M. R., Appel, R. D., & Bairoch, A. (2005). Protein identification and analysis tools on the ExPASy server. In The Proteomics Protocols Handbook, 571-607. doi: 10.1385/1-59259-890-0:571 [DOI:10.1385/1-59259-890-0:571]
9. Gupta, S., Kapoor, P., Chaudhary, K., Gautam, A., Kumar, R., Consortium, O. S. D. D., & Raghava, G. P. (2013). In silico approach for predicting toxicity of peptides and proteins. PLoS ONE, 8(9), e73957. doi: 10.1371/journal.pone.0073957 [DOI:10.1371/journal.pone.0073957] [PMID] [PMCID]
10. Heo, L., Park, H., & Seok, C. (2013). GalaxyRefine: Protein structure refinement driven by side-chain repacking. Nucleic Acids Research, 41(W1), W384-W388. doi: org/10.1093/nar/gkt458 [DOI:10.1093/nar/gkt458] [PMID] [PMCID]
11. Islam, M. M., Han, K., Bang, Y.-J., Lee, J. C., Shin, W. S., & Oh, M. H. (2025). In silico screening of epitopes as potential vaccine candidates against pathogenic Acinetobacter baumannii. Genes & Genomics, 47(8), 899-909. doi: 10.1007/s13258-025-01656-5 [DOI:10.1007/s13258-025-01656-5] [PMID]
12. Khazaei, S., Dalimi, A., Pirestani, M., & Ghafarifar, F. (2024). Biochemical properties and immunogenic epitopes of Echinococcus granulosus glutathione S-transferase as a vaccine target: In-silico study. Iranian Journal of Parasitology, 19(1), 61. doi: 10.18502/ijpa.v19i1.15205 [DOI:10.18502/ijpa.v19i1.15205] [PMID] [PMCID]
13. Kim, Y.-I., Pecha, R. L., Keihanian, T., Mercado, M., Pena-Munoz, S. V., Lang, K., … Othman, M. O. (2023). MUC1 expressions and its prognostic values in US gastric cancer patients. Cancers, 15(4), 998. doi: 10.3390/cancers15040998 [DOI:10.3390/cancers15040998] [PMID] [PMCID]
14. Laskowski, R. A., MacArthur, M. W., Moss, D. S., & Thornton, J. M. (1993). PROCHECK: A program to check the stereochemical quality of protein structures. Applied Crystallography, 26(2), 283-291. doi: 10.1107/S0021889892009944 [DOI:10.1107/S0021889892009944]
15. Lordick, F., Allum, W., Carneiro, F., Mitry, E., Tabernero, J., Tan, P., … Cervantes, A. (2014). Unmet needs and challenges in gastric cancer: The way forward. Cancer Treatment Reviews, 40(6), 692-700. doi: 10.1016/j.ctrv.2014.03.002 [DOI:10.1016/j.ctrv.2014.03.002] [PMID]
16. Mahafujul Alam, S. S., Mir, S. A., Samanta, A., Nayak, B., Ali, S., & Hoque, M. (2025). Immunoinformatics based designing of a multi-epitope cancer vaccine targeting programmed cell death ligand 1. Scientific Reports, 15(1), 12420. doi: 10.1038/s41598-025-87063-y [DOI:10.1038/s41598-025-87063-y] [PMID] [PMCID]
17. Mészáros, B., Erdős, G., & Dosztányi, Z. (2018). IUPred2A: Context-dependent prediction of protein disorder as a function of redox state and protein binding. Nucleic Acids Research, 46(W1), W329-W337. doi: 10.1093/nar/gky384 [DOI:10.1093/nar/gky384] [PMID] [PMCID]
18. Miao, B., Hu, Z., Mezzadra, R., Hoeijmakers, L., Fauster, A., Du, S., … Li, X. (2023). CMTM6 shapes antitumor T cell response through modulating protein expression of CD58 and PD-L1. Cancer Cell, 41(10), 1817-1828.e1819. doi: 10.1016/j.ccell.2023.08.008 [DOI:10.1016/j.ccell.2023.08.008] [PMID] [PMCID]
19. Mohammadi, K., & Safaralizadeh, R. (2025). Biotechnological insights into KAT2A-mediated epigenetic regulation in colorectal cancer: A transcriptomic and functional genomics approach. Iranian Journal of Biotechnology, 23(3), 99-108. doi: 10.30498/ijb.2025.511717.4089
20. Mohammadi, K., & Safaralizadeh, R. (2025). Cigarette smoke-induced transcriptomic alterations and angiogenesis in non-small cell lung cancer: An integrative analysis. Journal of Advanced Biomedical Sciences, 15(3), 260-273. doi: 10.18502/jabs.v15i3.18951 [DOI:10.18502/jabs.v15i3.18951]
21. Mohammadi, K., Safaralizadeh, R., & Asadi, A. (2025). An exploratory bioinformatics investigation of microRNA signatures in cisplatin-resistant gastric cancer cell lines. Journal of Advanced Biomedical Sciences, 15(4), 348-360. doi: 10.18502/jabs.v15i4.19739 [DOI:10.18502/jabs.v15i4.19739]
22. Mohammadi, K., Safaralizadeh, R., & Safarzadeh, E. (2025). Bioinformatic analysis of lncRNA H19 reveals its regulatory networks and clinical relevance in gastric cancer. Journal of Advanced Biomedical Sciences, 15(4), 381-395. doi: 10.18502/jabs.v15i4.19738 [DOI:10.18502/jabs.v15i4.19738]
23. Nezafat, N., Karimi, Z., Eslami, M., Mohkam, M., Zandian, S., & Ghasemi, Y. (2016). Designing an efficient multi-epitope peptide vaccine against Vibrio cholerae via combined immunoinformatics and protein interaction based approaches. Computational Biology and Chemistry, 62, 82-95. doi: 10.1016/j.compbiolchem.2016.04.006 [DOI:10.1016/j.compbiolchem.2016.04.006] [PMID]
24. Oghbatalab, M., Dehghan Esmat Abadi, M., Saeedinia, A., & Yaghobi Moghaddam, M. A. (2020). Bioinformatics design of a vaccine against Vibrio cholerae using the reverse approach. Genetic Engineering and Biosafety Journal, 9(2), 116-126. doi: 20.1001.1.25885073.1399.9.2.4.9
25. Osorio, D., Rondón-Villarreal, P., & Torres, R. (2015). Peptides: A package for data mining of antimicrobial peptides. doi: org/10.32614/RJ-2015-001 [DOI:10.32614/RJ-2015-001] [PMCID]
26. Pandey, R. K., Bhatt, T. K., & Prajapati, V. K. (2018). Novel immunoinformatics approaches to design multi-epitope subunit vaccine for malaria by investigating Anopheles salivary protein. Scientific Reports, 8(1), 1125. doi: 10.1038/s41598-018-19456-1 [DOI:10.1038/s41598-018-19456-1] [PMID] [PMCID]
27. Prawiningrum, A. F., Paramita, R. I., & Panigoro, S. S. (2022). Immunoinformatics approach for epitope-based vaccine design: Key steps for breast cancer vaccine. Diagnostics, 12(12), 2981. doi: 10.3390/diagnostics12122981 [DOI:10.3390/diagnostics12122981] [PMID] [PMCID]
28. Sanami, S., Azadegan-Dehkordi, F., Rafieian-Kopaei, M., Salehi, M., Ghasemi-Dehnoo, M., Mahooti, M., … Bagheri, N. (2021). Design of a multi-epitope vaccine against cervical cancer using immunoinformatics approaches. Scientific Reports, 11(1), 12397. doi: 10.1038/s41598-021-91997-4 [DOI:10.1038/s41598-021-91997-4] [PMID] [PMCID]
29. Schrödinger, L. (2015). The PyMOL molecular graphics system. Version 1.8
30. Shojaeian, A., Sanami, S., Mahmoudvand, S., Amini, R., & Alibakhshi, A. (2023). Design of a multi-epitope vaccine candidate of gastric cancer against Helicobacter pylori. doi: 10.32598/rmm.10.3.1077.4 [DOI:10.21203/rs.3.rs-3364830/v1]
31. Skoulakis, A., Daniilidis, K., Digenis, S., Gkountinoudis, C.-G., Petinaki, E., & Hatzigeorgiou, A. G. (2025). Machine learning predicts antimicrobial resistance from genomic data across ESKAPE pathogens. doi: 10.21203/rs.3.rs-7190203/v1 [DOI:10.21203/rs.3.rs-7190203/v1]
32. Vajda, S., Yueh, C., Beglov, D., Bohnuud, T., Mottarella, S. E., Xia, B., … Kozakov, D. (2017). New additions to the ClusPro server motivated by CAPRI. Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics, 85(3), 435-444. doi: 10.1002/prot.25219 [DOI:10.1002/prot.25219] [PMID] [PMCID]
33. Wickham, H. (2020). Stringr: Simple, consistent wrappers for common string operations, 2019. R package version 1.0. https://CRAN.R-project.org/package=stringr
34. Wickham, H. (2021). Easily install and load the 'tidyverse' [Internet]. New York: Datacamp. https://CRAN.R-project.org/package=tidyverse
35. Winter, D. J. (2017). Rentrez: An R package for the NCBI eUtils API (No. e3179v2). PeerJ Preprints. doi: org/10.32614/RJ-2017-058 https://doi.org/10.7287/peerj.preprints.3179v1 https://doi.org/10.7287/peerj.preprints.3179v2 [DOI:10.32614/RJ-2017-058]
36. Yang, J., Yan, R., Roy, A., Xu, D., Poisson, J., & Zhang, Y. (2015). The I-TASSER suite: Protein structure and function prediction. Nature Methods, 12(1), 7-8. doi: 10.1038/nmeth.3213 [DOI:10.1038/nmeth.3213] [PMID] [PMCID]
37. Yang, W.-J., Zhao, H.-P., Yu, Y., Wang, J.-H., Guo, L., Liu, J.-Y., … Lv, J. (2023). Updates on global epidemiology, risk and prognostic factors of gastric cancer. World Journal of Gastroenterology, 29(16), 2452. doi: 10.3748/wjg.v29.i16 [DOI:10.3748/wjg.v29.i16.2452] [PMID] [PMCID]
38. Yazdani, Z., & Rafiei, A. (2022). Immunoinformatics design of a multi-epitope-based vaccine against colorectal cancer. Research in Molecular Medicine, 10(3), 179-192. doi: 10.32598/rmm.10.3.1077.4
39. Zhang, L., Zhang, C., & Liu, N. (2022). CEACAM5 targeted by mir-498 promotes cell proliferation, migration and epithelial to mesenchymal transition in gastric cancer. Translational Oncology, 24, 101491. doi: 10.1016/j.tranon.2022.101491 [DOI:10.1016/j.tranon.2022.101491] [PMID] [PMCID]
40. Zhao, W., & Sher, X. (2018). Systematically benchmarking peptide-MHC binding predictors: From synthetic to naturally processed epitopes. PLoS Computational Biology, 14(11), e1006457. doi: 10.1371/journal.pcbi.1006457 [DOI:10.1371/journal.pcbi.1006457] [PMID] [PMCID]
ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Mohammadi K, Bakhti S. In Silico Design and Structural Validation of a Multi-Epitope Cytotoxic T Lymphocyte Vaccine Candidate Targeting Membrane-Associated Proteins in Gastric Cancer. gebsj 2026; 14 (2) :180-191
URL: http://gebsj.ir/article-1-536-fa.html

محمدی کیانوش، بختی سیده زهرا. طراحی درون رایانه ای و اعتبارسنجی ساختاری یک واکسن چنداپی‌توپیِ لنفوسیت T سیتوتوکسیک با هدف‌گیری پروتئین‌های غشایی در سرطان معده. مهندسی ژنتیک و ایمنی زیستی. 1404; 14 (2) :180-191

URL: http://gebsj.ir/article-1-536-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 2 - ( 10-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
دوفصل نامه علمی-پژوهشی مهندسی ژنتیک و ایمنی زیستی Genetic Engineering and Biosafety Journal
Persian site map - English site map - Created in 0.09 seconds with 37 queries by YEKTAWEB 4774