In silico prediction of B- and T-cell epitopes in the CD2v protein of african swine fever virus (African swine fever virus, Asfivirus, Asfarviridae)

Cover Image

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. African swine fever virus (ASF) is a large DNA virus that is the only member of the Asfarviridae family. The spread of the ASF virus in the territory of the Russian Federation, Eastern Europe and China indicates the ineffectiveness of existing methods of combating the disease and reinforces the urgent need to create effective vaccines. One of the most significant antigens required for the formation of immune protection against ASF is a serotype-specific CD2v protein.

The purpose of the study. This study presents the results of immuno-informatics on the identification of B- and T-cell epitopes for the CD2v protein of the ASF virus using in silico prediction methods.

Material and methods. The primary sequence of the CD2v protein of the ASFV virus strain Georgia 2007/1 (ID-FR682468) was analyzed in silico by programs BCPred, NetCTLpan, VaxiJen, PVS and Epitope Conservancy Analysis.

Results. Using the BCPred and VaxiJen programs, 4 major B-cell immunogenic epitopes were identified. Analysis of the secretory region of ASF virus CD2v protein in NetCTLpan revealed 5 T-cell epitopes from the 32nd to the 197th position of amino acids that cross-link from the 1st to the 13th allele of the MHC-I of pig

Discussion. This study presents the results in silico prediction to identify B- and T-cell epitopes of ASF virus CD2v protein. The soluble region of the CD2v protein can be included in the recombinant polyepitope vaccine against African swine fever.

Conclusion. B- and T-cell epitopes in the secretory region of the CD2v protein (from 17 to 204 aa) of ASF virus were identified by in silico prediction. An analysis of the conservatism of the identified B- and T-cell epitopes allowed us to develop a map of the distribution of immune epitopes in the CD2v protein sequence.

About the authors

Ksenia A. Mima

PhD, Leading Researcher of Laboratory of Virus Genomics, Federal Research Center for Virology and Microbiology, Volginsky, Vladimir region, 601125, Russia

Author for correspondence.
Email: mima89@ya.ru
ORCID iD: 0000-0001-7184-6968

Elena I. Katorkina

Federal Research Center for Virology and Microbiology

Email: noemail@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-3329-0182
Russian Federation

Sergey A. Katorkin

Federal Research Center for Virology and Microbiology

Email: noemail@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0002-4844-9371
Russian Federation

Sodnom Zh. Tsybanov

Federal Research Center for Virology and Microbiology

Email: noemail@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0001-8994-0514
Russian Federation

Aleksandr S. Malogolovkin

Federal Research Center for Virology and Microbiology

Email: noemail@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-1352-1780
Russian Federation

References

  1. Середа А.Д. Белки вируса африканской чумы свиней. Научный журнал КубГАУ. 2012; 3(77): 1-12. Available at: http://ej.kubagro.ru/2012/03/pdf/35.pdf
  2. Gogin A., Gerasimov V., Malogolovkin A., Kolbasov D. African swine fever in the North Caucasus region and the Russian Federation in years 2007-2012. Virus Res. 2013; 173(1): 198-203. DOI: http://doi.org/10.1016/j.virusres.2012.12.007
  3. Barderas M.G., Rodriguez F., Gomez-Puertas P., Aviles M., Beitia F., Alonso C., et al. Antigenic and immunogenic properties of a chimera of two immunodominant African swine fever virus proteins. Arch. Virol. 2001; 146(9): 1681-91. DOI: http://doi.org/10.1007/s007050170056
  4. Власова Н.Н. Перспективы использования методов молекулярной иммунологии и генной инженерии в системе мер по борьбе с африканской чумой свиней (обзор). Сельскохозяйственная биология. 2012; 47(4): 22-30.
  5. Han T., Marasco W.A. Structural basis of influenza virus neutralization. Ann. N.Y. Acad. Sci. 2011; 1217: 178-90. DOI: http://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2010.05829.x
  6. Zsak L., Onisk D.V., Afonso C.L., Rock D.L. Virulent African swine fever virus isolates are neutralized by swine immune serum and by monoclonal antibodies recognizing a 72-Kda viral protein. Virology. 1993; 196(2): 596-602. DOI: http://doi.org/10.1006/viro.1993.1515
  7. Escribano J.M., Galindo I., Alonso C. Antibody-mediated neutralization of African swine fever virus: Myths and facts. Virus Res. 2013; 173(1): 101-9. DOI: http://doi.org/10.1016/j.virusres.2012.10.012
  8. Neilan J.G., Zsak L., Lu Z., Burrage T.G., Kutish G.F., Rock D.L. Neutralizing antibodies to African swine fever virus proteins p30, p54, and p72 are not sufficient for antibody-mediated protection. Virology. 2004; 319(2): 337-442. DOI: http://doi.org/10.1016/j.virol.2003.11.011
  9. Thomson S.A., Elliott S.L., Sherritt M.A., Sproat K.W., Coupar B.E., Scalzo A.A., et al. Recombinant polyepitope vaccines for the delivery of multiple CD8 cytotoxic T cell epitopes. J. Immunol. 1996; 157(2): 822-6.
  10. Khalili S., Jahangiri A., Borna H., Ahmadi Zanoos K., Amani J. Computational vaccinology and epitope vaccine design by immunoinformatics. Acta Microbiol. Immunol. Hung. 2014; 61(3): 285-307. DOI: http://doi.org/10.1556/AMicr.61.2014.3.4
  11. Takamatsu H.H., Denyer M.S., Lacasta A., Stirling C.M., Argilaguet J.M., Netherton C.L., et al. Cellular immunity in ASFV responses. Virus Res. 2013; 173(1): 110-21. DOI: http://doi.org/10.1016/j.virusres.2012.11.009
  12. Burmakina G., Malogolovkin A., Tulman E.R., Zsak L., Delhon G., Diel D.G., et al. African swine fever virus serotype-specific proteins are significant protective antigens for African swine fever. J. Gen. Virol. 2016; 97(7): 1670-5. DOI: http://doi.org/10.1099/jgv.0.000490
  13. Burmakina G., Malogolovkin A., Tulman E.R., Xu W., Delhon G., Kolbasov D., et al. Identification of T-cell epitopes in African swine fever virus CD2v and C-type lectin proteins. J. Gen. Virol. 2019; 100(2): 259-65. DOI: http://doi.org/10.1099/jgv.0.001195
  14. Crosby K., Yatko C., Dersimonian H., Pan L., Edge A.S. A novel monoclonal antibody inhibits the immune response of human cells against porcine cells: identification of a porcine antigen homologous to CD58. Transplantation. 2004; 77(8): 1288-94. DOI: http://doi.org/10.1097/01.tp.0000120377.57543.d8
  15. Li X., Yang X., Jiang Y., Liu J. A novel HBV DNA vaccine based on T cell epitopes and its potential therapeutic effect in HBV transgenic mice. Int. Immunol. 2005; 17(10): 1293-302. DOI: http://doi.org/10.1093/intimm/dxh305
  16. Oyarzun P., Kobe B. Computer-aided design of T-cell epitope-based vaccines: Addressing population coverage. Int. J. Immunogenet. 2015; 42(5): 313-21. DOI: http://doi.org/10.1111/iji.12214
  17. Khan M.A., Hossain M.U., Rakib-Uz-Zaman S.M., Morshed M.N. Epitope-based peptide vaccine design and target site depiction against Ebola viruses: An immunoinformatics study. Scand. J. Immunol. 2015; 82(1): 25-34. DOI: http://doi.org/10.1111/sji.12302
  18. Soria-Guerra R.E., Nieto-Gomez R., Govea-Alonso D.O., Rosales-Mendoza S. An overview of bioinformatics tools for epitope prediction: Implications on vaccine development. J. Biomed. Inform. 2015; 53: 405-14. DOI: http://doi.org/10.1016/j.jbi.2014.11.003
  19. Chen J., Liu H., Yang J., Chou K.C. Prediction of liniar B-cell epitopes using amino acid pair antigenicity scale. Amino Acids. 2007; 33(3): 423-8. DOI: http://doi.org/10.1007/s00726-006-0485-9
  20. Doytchinova I.A., Flower D.R. VaxiJen: a server for prediction of protective antigens, tumour antigens and subunit vaccines. BMC Bioinformatics. 2007; 8: 4. DOI: http://doi.org/10.1186/1471-2105-8-4
  21. Stranzl T., Larsen M.V., Lundegaard C., Nielsen M. NetCTLpan: pan-specific MHC class I epitope predictions. Immunogenetics. 2010; 62(6): 357-68. DOI: http://doi.org/10.1007/s00251-010-0441-4
  22. Bui H.H., Sidney J., Li W., Fusseder N., Sette A. Development of an epitope conservancy analysis tool to facilitate the design of epitope-based diagnostics and vaccines. BMC Bioinformatics. 2007; 8: 361. DOI: http://doi.org/10.1186/1471-2105-8-361
  23. Мима К.А., Бурмакина Г.С., Титов И.А., Малоголовкин А.С. Иммунологически значимые гликопротеины p54 и CD2v вируса африканской чумы свиней: биоинформатический анализ генетических вариаций и гетерогенности. Сельскохозяйственная биология. 2015; 50(6): 785-93. DOI: http://doi.org/10.15389/agrobiology.2015.6.785rus

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2020 Mima K.A., Katorkina E.I., Katorkin S.A., Tsybanov S.Z., Malogolovkin A.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».