PepLess：优化SPOT合成与免疫分析数据的高效计算工具及其在毒素表位筛选中的应用

本研究针对SPOT合成技术中存在的肽段冗余、资源消耗大及数据分析繁琐等问题，开发了一款名为PepLess的计算工具。该工具能够高效处理多序列分析、自动去除冗余肽段，并整合免疫印迹图像分析功能。实验验证显示，PepLess在蜘蛛毒素和SARS-CoV-2刺突蛋白案例中分别实现21%和75%–77%的肽段合成削减，显著提升实验效率和成本效益，为高通量肽段研究提供重要技术支持。

　　

在生物医学研究和药物开发领域，肽段已成为不可或缺的工具，广泛应用于蛋白质相互作用解析、表位作图（epitope mapping）、治疗剂和诊断生物标志物开发等多个方向。然而，传统的SPOT合成技术虽然自1992年问世以来以其高效、低成本的特点受到青睐，但在处理大量序列时仍面临严峻挑战。尤其是在合成具有高度同源性的重叠肽段时，往往会产生大量冗余序列，导致试剂浪费、设备过度使用以及数据分析负担骤增。手工分析海量数据不仅效率低下，还极易出错，这使得开发一种能够自动化处理肽段合成与数据分析的工具成为当务之急。

针对这一问题，研究团队开发了名为PepLess的计算工具，旨在通过智能化序列分析和冗余去除优化SPOT合成流程，并整合实验后数据分析功能，为研究者提供一站式解决方案。相关研究成果已发表在《Biochemistry and Biophysics Reports》上。

在研究过程中，作者主要依托Python编程语言结合多个生物信息学库实现自动化脚本开发，关键方法包括：1）基于用户提供的FASTA序列及长度（Length）、偏移量（Offset）参数进行多肽片段化生成；2）利用序列比对算法（集成MAFFT工具）去除冗余肽段；3）通过ImageJ宏对免疫印迹膜图像进行像素分析，识别阳性斑点；4）使用Matplotlib库进行数据可视化，输出合成膜蓝图及统计图表。案例研究中所涉及的蜘蛛毒腺转录组数据来源于秘鲁Loxosceles laeta，SARS-CoV-2刺突蛋白序列则从UniProt数据库中获取。

研究结果部分通过多个维度展示了PepLess的有效性和实用性：

工具开发方面，PepLess被设计为包含两大核心模块：肽段膜设计平台和免疫分析结果处理平台。用户上传序列文件后，系统自动进行非冗余筛选、片段化处理，并生成图形化报告和合成文件。其后利用ImageJ进行斑点强度分析，生成虚拟膜和统计文件，研究者可基于设定阈值（如75%平均强度）筛选阳性肽段，进一步进行比对和人工膜生成。

案例研究部分显示，在针对秘鲁Loxosceles laeta蜘蛛主要毒素生成的16条序列中，应用PepLess后肽段数量减少21%（从755降至599）。选择长度15、偏移3（L15O3）的参数进行膜合成后，经抗金属蛋白酶血清、两种马源高效免疫血清测试，均可见特异性反应斑点。阳性肽段与已知嵌合多表位蛋白rMEPLox进行比对显示高度相似性，证实其生物学相关性。此外，与未使用PepLess的传统方法对比，同一金属蛋白酶（LALP-LP3）合成所需斑点数从61降至53，且免疫反应结果一致，证明冗余去除并未影响实验有效性。

在另一项针对SARS-CoV-2刺突蛋白的大规模应用中，PepLess处理109条序列后实现75%–77%的肽段削减，进一步凸显其处理复杂长序列的能力和良好的可扩展性。

通过上述研究，作者得出结论：PepLess是首款能够系统优化SPOT合成与数据分析流程的计算工具，可在保证序列覆盖度的前提下显著减少冗余肽段合成，提高实验效率并降低成本。该工具在蜘蛛毒素和病毒蛋白研究中的成功应用，充分体现了其在生物医学研究中的广泛潜力。尽管目前尚未公开发布，但团队计划通过受控访问收集反馈，持续优化界面与功能，未来将进一步整合背景校正、斑点质量评估等自动化模块，增强其学术影响力与应用价值。

综上所述，PepLess为高通量肽段合成与免疫分析提供了一种创新、高效的解决方案，不仅减轻了实验室资源消耗，也加速了相关科学研究的进程。