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Predicting Antigenicity of Influenza A Viruses Using biophysical ideas

机译：使用生物物理思想预测甲型流感病毒的抗原性

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Antigenic variations of influenza A viruses are induced by genomic mutation in their trans-membrane protein HA1, eliciting viral escape from neutralization by antibodies generated in prior infections or vaccinations. Prediction of antigenic relationships among influenza viruses is useful for designing (or updating the existing) influenza vaccines, provides important insights into the evolutionary mechanisms underpinning viral antigenic variations, and helps to understand viral epidemiology. In this study, we present a simple and physically interpretable model that can predict antigenic relationships among influenza A viruses, based on biophysical ideas, using both genomic amino acid sequences and experimental antigenic data. We demonstrate the applicability of the model using a benchmark dataset of four subtypes of influenza A (H1N1, H3N2, H5N1, and H9N2) viruses and report on its performance profiles. Additionally, analysis of the model’s parameters confirms several observations that are consistent with the findings of other previous studies, for which we provide plausible explanations.
机译：甲型流感病毒的抗原变异是由其跨膜蛋白HA1中的基因组突变引起的，通过先前感染或疫苗接种中产生的抗体引起病毒从中和中逃逸。流感病毒之间的抗原关系预测对于设计（或更新现有的）流感疫苗很有用，可为支撑病毒抗原变异的进化机制提供重要见解，并有助于了解病毒流行病学。在这项研究中，我们基于基因组氨基酸序列和实验性抗原数据，基于生物物理思想，提出了一个简单的，可物理解释的模型，可以预测甲型流感病毒之间的抗原关系。我们使用四种流感亚型（H1N1，H3N2，H5N1和H9N2）病毒的基准数据集证明了该模型的适用性，并报告了其性能概况。此外，对模型参数的分析还证实了一些与其他先前研究的发现相一致的观察结果，对此我们提供了合理的解释。

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