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Molecular modelling on multiepitope-based vaccine against SARS-CoV-2 using immunoinformatics, molecular docking, and molecular dynamics simulation

病毒学 计算生物学 病毒 对接(动物) 严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2) 生物 分子动力学 2019年冠状病毒病(COVID-19) 医学 化学 传染病(医学专业) 疾病 病理 计算化学 护理部
作者
Arwansyah Arwansyah,Abdur Rahman Arif,Amiruddin Kade,Mushawwir Taiyeb,Irwan Ramli,Tri Santoso,Purnama Ningsih,Hasnah Natsir,T. Tahril,K. Uday Kumar
出处
期刊:Sar and Qsar in Environmental Research [Taylor & Francis]
卷期号:33 (9): 649-675 被引量:7
标识
DOI:10.1080/1062936x.2022.2117846
摘要

The pandemic of COVID-19 caused by SARS-CoV-2 has made a worldwide health emergency. Despite the fact that current vaccines are readily available, several SARSCoV-2 variants affecting the existing vaccine are to be less effective due to the mutations in the structural proteins. Furthermore, the appearance of the new variants cannot be easily predicted in the future. Therefore, the attempts to construct new vaccines or to modify the current vaccines are still pivotal works for preventing the spread of the virus. In the present investigation, the computational analysis through immunoinformatics, molecular docking, and molecular dynamics (MD) simulation is employed to construct an effective vaccine against SARS-CoV2. The structural proteins of SARS-CoV2 are utilized to create a multiepitope-based vaccine (MEV). According to our findings presented by systematic procedures in the current investigation, the MEV construct may be able to trigger a strong immunological response against the virus. Therefore, the designed MEV could be a potential vaccine candidate against SARS-CoV-2, and also it is expected to be effective for other variants.

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