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蛋白质组链接蛋白质组链接表位是抗原表面与抗体或蛋白质抗原的肽段，当由同源的主要组织相容性蛋白呈现时，该肽段与T淋巴细胞抗原受体结合。识别抗体表位的最佳方法是从晶体结构抗体：抗原复合物，接触明显。有几个试图预测表位的服务器.
术语
抗体表位
抗体表位也可以称为决定因素这是一个历史上较早但同样好的术语。术语表位意味着决定簇位于抗原表面（“epi”）。
T淋巴细胞表位
不幸的是表位已流行为描述T细胞识别的肽片段的术语，因为这些肽片段不一定来自蛋白质抗原的表面，但可能来自隐藏在折叠蛋白质中的部分。条款隐丘和展开几乎从未使用过，但可能更具描述性。
特点
抗体表位可以由不连续的蛋白质抗原序列的部分或连续部分。相反，T细胞表位总是代表连续的蛋白质抗原序列的片段。
抗体表位可能出现在本地的折叠蛋白质，或同样良好变性的蛋白质的构象。肽通常太短，不能有明确的折叠，但有时可以模拟与抗体结合的表位。T细胞表位通常是肽片段，因此代表天然蛋白质的变性（未折叠）形式。
表位预测服务器
有十几个预测表位的服务器可用(谷歌搜索“表位预测服务器”). 下面只列出了其中的几个。请通过添加更多说明来提供帮助。进行性能比较也很有用。
在没有抗体的晶体结构：抗原复合物的情况下，识别特定抗体识别的表位的常见方法是显示随机肽（例如，使用噬菌体展示文库)，然后鉴定与抗体亲和力最高的肽序列。考虑到天然蛋白质上的表位可能是不连续的，这些序列可用于预测表位位于天然蛋白质上。为了使用这种策略，必须知道蛋白质抗原的3D结构。
按字母顺序：
ElliPro公司
ElliPro公司是一个网络工具，它实现了一种在蛋白质球状表面突出的蛋白质区域中识别连续表位的方法，并与残基聚类算法、MODELLER程序和Jmol查看器一起，允许预测和可视化给定蛋白质序列或结构中的抗体表位。方法已发布[1].
EpiSearch搜索
EpiSearch搜索需要输入与所述抗体结合的肽序列，以及上传的蛋白质抗原3D模型。它提供了Jmol表位的交互式3D视图，以及可能的表位列表。未引用任何出版物。
Epitopia服务器
这个Epitopia服务器一般预测免疫原性区域。它将接受蛋白质序列或3D蛋白质结构。它“实施了一种机器学习方案，根据引起体液免疫反应的潜力对蛋白质中的单个氨基酸进行排序”。（因此，它不需要与感兴趣的抗体结合的肽列表。）当提交3D模型时，可以在Jmol简介根据预测的免疫原性着色。方法已发布[2].
Pepitope服务器
这个Pepitope服务器根据与抗体结合的肽列表，预测3D蛋白抗原模型表面的表位。3D模型可以是PDB代码或已上传。结果可以在中交互可视化Jmol简介。该算法也可以作为一个名为PepSurf公司（使用C++源代码），由Tel-Avi University授权用于非商业用途。方法已发布[3].
参考文献和注释
- ↑Ponomarenko J，Bui HH，Li W，Fusseder N，Bourne PE，Sette A，Peters B.ElliPro：一种新的基于结构的抗体表位预测工具。BMC生物信息学。2008年12月2日；9:514. PMID：19055730数字对象标识：10.1186/1471-2105-9-514
- ↑Rubinstein ND，Mayrose I，Pupko T.预测B细胞表位的机器学习方法。分子免疫学。2009年2月；46(5):840-7. Epub 2008年10月22日。PMID：18947876数字对象标识：10.1016/j.molimm.2008.09.009
- ↑Mayrose I、Penn O、Erez E、Rubinstein ND、Shlomi T、Freund NT、Bublil EM、Ruppin E、Sharan R、Gershoni JM、Martz E、Pupko T.肽：从亲和选择的肽中定位表位。生物信息学。2007年12月1日；23(23):3244-6. Epub 2007年10月31日。PMID：17977889数字对象标识：10.1093/生物信息学/btm493
