Tài liệu được viết cho workflow thiết kế vaccine đa epitope (multi-epitope vaccine, MEV) trong bối cảnh ung thư tuyến giáp thể nhú (papillary thyroid carcinoma, PTC). Các tiêu chí là sàng lọc in silico, không thay thế xác thực in vitro/in vivo.
VaxiJen được dùng để dự đoán tính kháng nguyên (antigenicity) của peptide hoặc protein theo cách alignment-free. Trong MEV, VaxiJen là bước lọc sau khi đã có danh sách epitope MHC hoặc B-cell ứng viên.
Đối với PTC, nếu server có lựa chọn Tumour, nên chọn mô hình này cho peptide/protein ung thư. Nếu nghiên cứu cần so sánh với công trình dùng threshold khác, phải ghi rõ organism model và threshold trong phương pháp.
VaxiJen chuyển chuỗi protein thành vector số dựa trên tính chất lý hóa của amino acid bằng auto-cross covariance (ACC), sau đó phân loại bằng mô hình discriminant analysis. Điểm đầu ra phản ánh khả năng phân tử là protective antigen hoặc tumour antigen theo mô hình đã chọn.
Ưu điểm là không cần alignment, phù hợp với protein mới hoặc peptide ngắn. Hạn chế là không thay thế được MHC binding, immunogenicity hoặc thực nghiệm miễn dịch.
| Output | Ý nghĩa | Quyết định |
|---|---|---|
| Score | Điểm kháng nguyên dự đoán | Càng cao càng có lợi nhưng không đứng một mình |
| Probable antigen | Vượt threshold của mô hình | Giữ nếu đồng thời qua MHC/safety |
| Probable non-antigen | Không vượt threshold | Loại hoặc đưa vào danh sách phụ nếu có bằng chứng mạnh khác |
| Sequence Output | Hiện lại chuỗi | Nên bật để đối chiếu peptide ID |
Cách viết chuẩn: peptide X được dự đoán là probable antigen bằng VaxiJen v2.0, mô hình Tumour, threshold 0.5, score 0.xx. Kết quả này hỗ trợ giữ peptide sau khi peptide đã đạt MHC binding và safety.
Không nên viết VaxiJen positive là bằng chứng peptide chắc chắn sinh miễn dịch. Đây chỉ là bằng chứng in silico về antigenicity, cần đặt sau MHC binding và trước xác thực thực nghiệm.