Mutational fitness landscape of human influenza H3N2 neuraminidase.
Mutational fitness landscape of human influenza H3N2 neuraminidase.
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DOI：
10.1016/j.celrep.2022.111951
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发表时间：
2023-01-31
期刊：
影响因子：
8.8
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
流感病毒神经氨酸酶（NA）作为一种有效的疫苗靶点，受到越来越多的关注。然而，它的突变耐受性还没有得到很好的表征。在这里，使用深度突变扫描探测人类H3N2 NA中> 6，000个突变的适应性效应。我们的研究结果表明，虽然其抗原区域具有高突变耐受性，但存在突变耐受性低的溶剂暴露区域。我们还发现，蛋白质的稳定性是一个主要的决定因素NA突变的健身。深度突变扫描结果与使用蛋白质语言模型从天然序列推断的突变适应度相关性很好，证实了我们的发现与循环菌株的自然进化的相关性。其他分析进一步表明，人类H3N2 NA远未耗尽突变，尽管已经进化了>50年。总的来说，这项研究推进了我们对NA的进化潜力和潜在的生物物理限制的理解，这反过来又为基于NA的疫苗设计提供了见解。Lei等人测量了人流感H3N2神经氨酸酶中> 6，000个单氨基酸突变的复制适应性效应，该突变正在成为扩大保护的疫苗靶标。结果提供了深入了解流感神经氨酸酶的进化潜力和限制。
Influenza neuraminidase (NA) has received increasing attention as an effective vaccine target. However, its mutational tolerance is not well characterized. Here, the fitness effects of >6,000 mutations in human H3N2 NA are probed using deep mutational scanning. Our result shows that while its antigenic regions have high mutational tolerance, there are solvent-exposed regions with low mutational tolerance. We also find that protein stability is a major determinant of NA mutational fitness. The deep mutational scanning result correlates well with mutational fitness inferred from natural sequences using a protein language model, substantiating the relevance of our findings to the natural evolution of circulating strains. Additional analysis further suggests that human H3N2 NA is far from running out of mutations despite already evolving for >50 years. Overall, this study advances our understanding of the evolutionary potential of NA and the underlying biophysical constraints, which in turn provide insights into NA-based vaccine design. Lei et al. measure the replication fitness effects of >6,000 single amino acid mutations in human influenza H3N2 neuraminidase, which is emerging as a vaccine target for broadened protection. The results provide insights into the evolutionary potential and constraints of influenza neuraminidase.
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影响因子：
48
作者：
Fowler, Douglas M.;Fields, Stanley
通讯作者：
Fields, Stanley
Biopython：用于计算分子生物学和生物信息学的免费 Python 工具。
DOI：
10.1093/bioinformatics/btp163
发表时间：
2009-06-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Cock PJ;Antao T;Chang JT;Chapman BA;Cox CJ;Dalke A;Friedberg I;Hamelryck T;Kauff F;Wilczynski B;de Hoon MJ
通讯作者：
de Hoon MJ
影响因子：
6.7
作者：
Doud, Michael B.;Hensley, Scott E.;Bloom, Jesse D.
通讯作者：
Bloom, Jesse D.
流感A病毒血凝素的进化潜力受到与神经氨酸酶的上皮相互作用的高度限制。
影响因子：
30.3
作者：
Liu, Tongyu;Wang, Yiquan;Tan, Timothy J. C.;Wu, Nicholas C.;Brooke, Christopher B.
通讯作者：
Brooke, Christopher B.
DOI：
10.1107/s0907444909052925
发表时间：
2010-02
期刊：
Acta crystallographica. Section D, Biological crystallography
影响因子：
--
作者：
Adams PD;Afonine PV;Bunkóczi G;Chen VB;Davis IW;Echols N;Headd JJ;Hung LW;Kapral GJ;Grosse-Kunstleve RW;McCoy AJ;Moriarty NW;Oeffner R;Read RJ;Richardson DC;Richardson JS;Terwilliger TC;Zwart PH
通讯作者：
Zwart PH