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01.12.2016 | Original Article | Ausgabe 1/2016

Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics 1/2016

In silico designing of some agonists of toll-like receptor 5 as a novel vaccine adjuvant candidates

Zeitschrift:
Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics > Ausgabe 1/2016
Autoren:
Tayebeh Farhadi, Roman S. Ovchinnikov, Mohammad Mehdi Ranjbar
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s13721-016-0138-1) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Abstract

Infectious diseases are an important cause of fatality worldwide and administration of vaccines could provide long-lasting protection against responsible infection. Incorporating of adjuvants to vaccine formulations can enhance the effectiveness of antigens. This study proposes an in silico approach for designing of some flagellin derivatives as adjuvant candidates and investigation of their interaction with toll-like receptor 5 (TLR5). Docking analysis showed that the flagellin derivative from Escherichia coli (named Adj2) possesses the best interaction tendency with the TLR5. The Adj2 was inserted to N terminal of a previously designed antigen against Salmonella enterica (named SAL) to construct a fusion protein. Docking analysis showed that the binding to TLR5 occurs on the Adj2 domain of the fusion protein, which completely lacks SAL domain. It proposes that the SAL domain may be prospective for eliciting appropriate immune responses. Besides, according to the total free energy, the fusion protein reveals the mutual affinity to TLR5. Overall, successful in silico modeling was demonstrated to be a hopeful strategy for designing robust vaccine adjuvants targeting TLR5.

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Supplementary material 1 (DOC 361 kb)
13721_2016_138_MOESM1_ESM.doc
Supplementary material 2 (DOC 58 kb)
13721_2016_138_MOESM2_ESM.doc
Supplementary material 3 (DOC 250 kb)
13721_2016_138_MOESM3_ESM.doc
Supplementary material 4 (DOC 1465 kb)
13721_2016_138_MOESM4_ESM.doc
Supplementary material 5 (DOC 619 kb)
13721_2016_138_MOESM5_ESM.doc
Supplementary material 6 (DOC 932 kb)
13721_2016_138_MOESM6_ESM.doc
Supplementary material 7 (DOC 310 kb)
13721_2016_138_MOESM7_ESM.doc
Literatur
Über diesen Artikel

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