Приказ основних података о дисертацији

Selection of specific antigens of human immunodeficiency virus and hepatitis C for prognostic and diagnostic elisa by using bioinformatics methods

dc.contributor.advisorSpasojević-Kalimanovska, Vesna
dc.contributor.otherVeljković, Nevena
dc.contributor.otherStojić-Vukanić, Zorica
dc.creatorĐorđević-Vujičić, Ana I.
dc.date.accessioned2016-01-05T12:49:51Z
dc.date.available2016-01-05T12:49:51Z
dc.date.available2020-07-03T09:49:27Z
dc.date.issued2013-06-25
dc.identifier.urihttp://eteze.bg.ac.rs/application/showtheses?thesesId=810
dc.identifier.urihttps://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/3148
dc.identifier.urihttps://fedorabg.bg.ac.rs/fedora/get/o:7145/bdef:Content/download
dc.identifier.urihttp://vbs.rs/scripts/cobiss?command=DISPLAY&base=70036&RID=44740879
dc.description.abstractUvod Postojanje specifičnih i osetljivih, a samim tim, i pouzdanih imunohemijsk ih testova za detekciju brojnih virusa, između ostalog i virusa hepatitisa C (HCV) i virusa humane imunodeficijencije (HIV), je od velikog značaja u savremenoj dijagnostici. Sličnosti velikog broja proteina virusa i humanih proteina je ozbiljan izazov pril ikom odabira specifičnog antigena za ELISA test, zbog potencijalnog unakrsnog imunskog prepoznavanja. Danas se sistemskim računarskim analizama proteinskih sekvenci mogu utvrditi karakteristične sličnosti i razlike na nivou celokupnih virusnih i humanih pr oteoma. Cilj ovog rada je bio da se iz naučne literature identifikuju sve sekvence humanih antigena koji su potencijalne mete urođenog humoralnog imunskog odgovora i da se na osnovu integrisanih bioinformatičkih analiza definišu specifični antigeni za: 1 . anti - HCV ELISA skrining testove i 2. ELISA testove kojima bi se određivala antitela koja su karakteristična za neprogresivnu HIV - 1 infekciju. Metode Studija informacionih karakteristika proteinskih sekvenci virusnih i humanih antigena je izvršena bioinfo rmatičkim programskim paketom zasnovanim na metodi informacionih spektara. Za upoređivanje sekvenci i ispitivanje homologije korišćeni su programi za lokalno i globalno poravnavanje sekvenci. Biološki klasteri u proteinskim skupovima identifikovani su prog ramima kojima se analizira obogaćenje pojmovima iz baze podataka GENE ONTOLOGY. In house testovima ispitana je specifičnost ELISA antigena čija je sekvenca definisana na osnovu informacija dobijenih integrisanim bioinformatičkim analizama Rezultati Naprav ljena je kompilacija hu manih antigena koji su reaktivni sa prirodnim autoantitelima i identifikovane su dominantne zajedničke informacione karakteristike do sada poznatih sopstvenih humanih antigena. Poklapanje ovih karakteristika sa virusnim antigenima je preduslov nespecifičnog imunskog prepoznavanja. Ispitali smo koji HCV proteini imaju značajne informacione sličnosti sa humanim autoantigenima i pokazali da su na osnovu karakteristika proteinskih sekvenci HCV antigeni NS4 i NS5 nespecifični, što je u sag lasnosti sa zaključcima iz kliničkih studija. Primenom metode informacionih spektara dizajniran je peptidni antigen za ELISA test za koji je eksperimentalno pokazano da vezuje antitela iz seruma HIV - 1 pozitivnih pacijenata, a koja su markeri neprogresivne HIV - 1 infekcije. Takođe, prisustvo ovih antitela pokazano je i u serumima novorođenih beba, što ukazuje na činjenicu da su ona deo urođenog humoralnog imunskog odgovora, što je u saglasnosti sa litreraturnim podacima. Zaključak Sistemske analize virusnog i humanog proteoma i primene bioinformatičkih metoda su od izuzetnog značaja za selekciju i dizajniranje antigena u cilju poboljšanja karakteristika ili pravljenja novih imunohemijskih testova.sr
dc.description.abstractIntroduction An outbreak of specific and sensitive, and therefore reliable immunochemical tests for detecting numerous viruses, hepatitis C virus (HCV) and human immunodeficiency virus (HIV) included, is essential for modern diagnostics. Similarity of great number of virus proteins and human proteins is a serious challenge when selecting a specific antigen for ELISA test, due to potential cross-reactivity immune recognition. Nowadays, by using systematic computer-based analyses of protein sequences characteristic similarities and differences can be established on the level of overall virus and human proteomes. This paper is aimed at identifying all the sequences of human antigens from scientific literature which are potential targets of innate humoral immune response and at defining based on integrated bioinformatics analysis, specific antigens for: 1. anti-HCV ELISA screening tests and 2. ELISA tests to determine antibodies characteristic for non-progressive HIV-1 infection. Methods The study of informational features of protein sequences of virus and human antigens was performed by bioinformatics program package based on information-spectrum method. Programs for local and global sequence aligning were used to compare sequences and examine homology. Biological clusters in protein sets were identified by programs of enrichment analysis of notions from GENE ONTOLOGY database. In house tests examined specificity of ELISA antigen whose sequence was defined based on information obtained by integrated bioinformatics analyses. Results A compilation of human antigens reactive with natural auto antibodies was made and dominant common information characteristics of own human antigens were identified. Coincidence of these features with the virus antigens is a prerequisite for nonspecific immune recognition. We have examined which HCV proteins have significant informatics similarities with human autoantigens and showed that based on the features of protein sequences, HCV antigens NS4 and NS5 are nonspecific, which is in compliance with the clinical studies conclusions. By applying the information- spectrum method, a peptide antigen was designed for ELISA test, experimentally proven to connect antibodies from the serum of HIV-1 positive patients, that are markers of non-progressive HIV-1 infection. Additionally, the presence of those antibodies was proven in the sera of the newborn, which indicates to the fact that they make part of the innate humoral immune response, in compliance with literature data. Conclusion Systematic analyses of virus and human proteome and application of bioinformatics methods are crucial for antigens selection and design in order to improve characteristics or create new immunochemical tests.en
dc.formatapplication/pdf
dc.languagesr
dc.publisherУниверзитет у Београду, Фармацеутски факултетsr
dc.rightsopenAccessen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.sourceУниверзитет у Београдуsr
dc.subjectELISAsr
dc.subjectELISAen
dc.subjectNatural autoantibodiesen
dc.subjectHuman immunodeficiency virusen
dc.subjectHepatitis C virusen
dc.subjectBioinformaticsen
dc.subjectprirodna autoantitelasr
dc.subjectvirus humane imunodeficijencijesr
dc.subjectvirus hepatitisa Csr
dc.subjectbioinformatikasr
dc.titleSelekcija specifičnih antigena virusa humane imunodeficijencije i virusa hepatitisa C za prognostičke i dijagnostičke ELISA testove korišćenjem bioinformatičkih metodasr
dc.titleSelection of specific antigens of human immunodeficiency virus and hepatitis C for prognostic and diagnostic elisa by using bioinformatics methodsen
dc.typedoctoralThesisen
dc.rights.licenseBY-NC-ND
dcterms.abstractСпасојевић-Калимановска, Весна; Вељковић, Невена; Стојић-Вуканић, Зорица; Ђорђевић-Вујичић, Aна И.; Селекција специфичних антигена вируса хумане имунодефицијенције и вируса хепатитиса Ц за прогностичке и дијагностичке ЕЛИСA тестове коришћењем биоинформатичких метода; Селекција специфичних антигена вируса хумане имунодефицијенције и вируса хепатитиса Ц за прогностичке и дијагностичке ЕЛИСA тестове коришћењем биоинформатичких метода;
dc.identifier.fulltexthttps://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/24807/Disertacija.pdf
dc.identifier.fulltexthttp://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/24807/Disertacija.pdf
dc.identifier.doi10.2298/bg20130625djordjevicvujicic
dc.identifier.rcubhttps://hdl.handle.net/21.15107/rcub_nardus_3148


Документи за докторску дисертацију

Thumbnail

Ова дисертација се појављује у следећим колекцијама

Приказ основних података о дисертацији