《Table 2 Pipelines for neoantigen prediction》

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《个性化肿瘤新抗原疫苗中抗原肽预测研究进展》

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pVAC-seq，通过整合肿瘤突变和表达数据（DNA-seq和RNA-seq）识别特异性肿瘤突变.开发者通过对4例转移的黑色素瘤患者使用pVAC-seq预测管道最终鉴定到能够引起免疫原性的新抗原数目分别为:3/16（19%）、3/14（21%）、3/18（17%）、4/12（33%）.TSNAD是国内浙江大学整合开发的一款预测新抗原管道，预测的突变不仅限于MHC分子提呈的多肽，而且增加了膜蛋白的胞外突变特性.Cloud-Neo是首款云计算工作流预测新抗原的管道，对23例黑色素瘤样本分析预测到的新抗原平均数量分别为:HLAminer，107.89；Polysolver，133.53；TIminer，结合RNA-seq数据使用Kallisto定量筛选确定表达的基因，预测新抗原.Neopepsee，通过输入RNA-seq原始数据以及体细胞突变VCF文件，运用机器学习的方法从14个新抗原相关特征中挑选9个强相关的特征预测新抗原.相比于传统基于IC50/%rank值的预测方法，PR曲线（以查准率为纵轴，查全率为横轴绘制的曲线，曲线下面积越大性能越好）性能改进了2～3倍.在224个公开的胃腺癌数据集上应用Neopepsee，平均每个病人预测到7个新抗原，且预测的新抗原负荷与患者的预后显著关联.INTEGRATE-neo，从融合基因出发预测新抗原.目前新抗原预测的pipeline“核心”基本一致，均定位于外显子区域确定有表达的蛋白质.