数据集概述
本数据集是针对2019-nCoV疫苗靶点的计算机鉴定研究结果，包含四类候选肽数据：与SARS-CoV免疫原性肽完全匹配的nCoV肽、与IEDB免疫原性肽高相似性的nCoV肽、通过NetMHCpan和PWM预测的9-mer免疫原性肽、通过NetMHCpan和iPred预测的9-mer免疫原性肽，共4个文件，用于加速疫苗候选靶点的实验验证。
文件详解
- 表格1：
Table1 nCoV peptides having exact match with immunogenic SARS CoV peptides.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：记录与SARS-CoV免疫原性肽完全匹配的2019-nCoV肽信息，支持疫苗靶点同源性分析
- 表格2：
Table2 nCoV peptides with high sequence similarity with immunogenic IEDB peptides.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含IEDB.peptide（IEDB肽段）、nCol.orf（nCoV开放阅读框）、alignment.score（比对得分）等字段，记录与IEDB免疫原性肽高相似性的nCoV肽信息
- 表格3：
Table3 de novo search on 9-mer nCoV for immunogenic peptides by NetMHCpan and iPred.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含antigen.epitope（抗原表位）、ORF（开放阅读框）、imm.prob（免疫原性概率）、HLA分型结合数据（如A0101.Rank、A0201.NB等）等字段，记录通过NetMHCpan和iPred预测的9-mer免疫原性肽
- 表格4：
Table4 de novo search on 9-mer nCoV for immunogenic peptides by NetMHCpan and PWM.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：记录通过NetMHCpan和位置权重矩阵（PWM）预测的2019-nCoV 9-mer免疫原性肽信息
数据来源
论文“In silico identification of vaccine targets for 2019-nCoV (Data tables)”
适用场景
- 冠状病毒疫苗靶点筛选: 利用候选肽列表加速2019-nCoV疫苗靶点的实验验证
- 免疫原性肽段分析: 研究nCoV肽段与SARS-CoV、IEDB免疫原性肽的同源性及相似性特征
- HLA分子结合特性研究: 通过NetMHCpan预测结果分析肽段与不同HLA分型的结合能力
- 免疫算法验证: 对比iPred与PWM算法在nCoV免疫原性肽预测中的应用效果
- 疫苗研发管线加速: 为2019-nCoV疫苗研发提供经计算机筛选的候选靶点短名单
