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NetMHCpan軟件用于預測肽段與MHC I型分子的親和性，最新版本為v4.0, 基于人工神經網絡算法，以180000多個定量結合數據和MS衍生的MHC洗脫配體的組合為訓練集構建模型。結合親和力數據來自人，小鼠，豬等多個物種的MHC分子，MS洗脫的配體數據來自55個人和小鼠的HLA等位基因。

直接上傳fasta格式的蛋白序列就可以了， 示意如下

第一步上傳涵蓋了體細胞突變位點的氨基酸序列，上傳的氨基酸序列是突變之后的序列，不是野生型的蛋白質序列。

第二步選擇切割肽段的方式，抗原通過抗原表位與MHC分子結合，MHC I型分子可以結合的抗原表位長度為8到11個氨基酸，對應這里的8-11mer，先將蛋白質序列切分成短的肽段之后在進行MHC分子親和性的預測。

第三步選擇HLA allel, 確定之后點擊提交按鈕即可。輸出結果示意如下

列數很多，其中的Peptide就是從原始的輸入序列中提取出的長度為8-11個氨基酸的肽段，Pos對應肽段的在原始序列上的起始位置，第一個位置從0開始計數；Core對應與MHC結合的肽段序列，和blast類似，允許插入和缺失，%Rank代表該肽段是一個天然存在的肽段的可能性，數值越小越好，最后一列的BindLevel代表親和力的強弱水平，SB表示strong binding, WB表示weak bingding。每一列的詳細解釋參見以下鏈接

http://www.cbs.dtu.dk/services/NetMHCpan/output.php

官方按照Rank值來篩選結果，默認情況下rank小于0.5的定義為強親和性,rank值在0.5到2之間的定義為弱親和性。通過該軟件可以從突變之后的氨基酸序列中預測到與MHC I型分子親和力較強的肽段，作為候選的腫瘤新抗原。

為了進一步簡化分析，相關的數據分析pipeline被開發出來，只需要提供腫瘤患者的體細胞突變數據和HLA分型結果即可，軟件自動提取突變氨基酸序列，并進行NetMHCpan分析，類似的軟件有很多，NeoPredPipe軟件就是其中之一，該軟件的網址如下

https://github.com/MathOnco/NeoPredPipe

基本用法如下

python NeoPredPipe.py \
-I somatic.vcf \
-H hlatypes.txt \
-o ./ \
-n TestRun \
-c 1 2 -E 8 9 10

需要提供兩個輸入文件，-I指定體細胞突變的vcf文件，-H指定HLA分型結果文件。更多細節請參考該軟件的官方文檔。

通過上述的數據分析，可以快速定位出候選的新抗原，然而其中的假陽性率還是非常高的，后續還需要結合體外實驗來進一步篩選和過濾。

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當前文章：怎么使用NetMHCpan進行腫瘤新抗原預測分析
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