密码子优化是抗原序列设计的基础环节，通过精准匹配宿主细胞的密码子使用偏好，解决抗原蛋白表达量低、稳定性差的关键问题。
我们的技术平台整合了多物种密码子使用频率数据库，结合mRNA二级结构预测与翻译效率分析算法，实现三重优化：
- - 调整密码子组成以适应宿主翻译系统；
- - 减少mRNA折叠干扰以提高翻译起始效率；
- - 优化GC含量以增强分子稳定性。实际应用中，经优化的抗原基因在哺乳动物细胞中的表达量平均提升2-5倍，在原核表达系统中最高可达10倍以上，显著降低疫苗生产的原料成本，同时保证不同批次产品的一致性。
新表位预测是发现疫苗有效靶点的关键技术，通过生物信息学手段从病原体基因组中筛选出能被免疫系统特异性识别的关键序列。
我们构建了融合深度学习与免疫组学数据的预测系统，具备三大优势：
- - 基于百万级免疫反应数据训练的模型，能精准预测表位的T细胞/B细胞识别潜力；
- - 结合进化保守性分析，确保表位在病原体变异中保持稳定；
- - 通过交叉反应性评估，规避与人体自身蛋白的免疫交叉反应。该技术将传统表位筛选周期从数月缩短至数天，准确率大大提高，已成功应用于流感、冠状病毒等变异率高的病原体疫苗研发中。
表位疫苗设计是抗原序列优化的最终实现形式，通过科学组合优势表位，打造兼具强免疫原性与高安全性的新型疫苗分子。
我们采用多维度设计策略：
- - 选取3-5个优势表位进行串联，覆盖不同免疫细胞识别需求；
- - 引入柔性连接肽维持表位天然构象；
- - 融合免疫增强序列激活抗原呈递细胞。同时利用分子动力学模拟验证表位与免疫受体的结合效能，确保设计方案的有效性。相较于传统疫苗，表位疫苗具有三大优势：成分明确可追溯、副作用风险降低、针对变异株的更新周期缩短，为快速响应突发传染病提供技术支撑。
Q1：密码子优化应考虑什么因素？
A: 密码子优化需要优先考虑以下因素：
- - 匹配宿主密码子偏好性：匹配程度常用密码子适应指数 （Codon Adaption Index，CAI）来表示，通常情况下，CAI≥0.80被认为是预测重组蛋白高效表达的标准。
- - 优化mRNA结构：调整序列可以避免形成不利于翻译的mRNA二级结构，并增强mRNA的稳定性，使其更易被核糖体识别和结合。
- - GC含量要合适：GC含量能影响DNA的稳定性，调整GC含量（理想值40%-60%）可避免高GC导致的mRNA结构过度稳定或低GC导致的转录效率下降。
- - 避开某些限制性酶切位点：在密码子优化时避免形成构建载体时所需要的酶切位点，以免酶切位点产生冲突，影响构建表达载体的操作。
- - 消除不利序列特征：优化可移除重复序列、限制性酶切位点等干扰克隆或表达的元件，提升载体构建成功率。