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摘要：本发明公开了一种非典型新抗原的筛选方法，包括：RNA‑seq的筛选步骤：HLA分型预测步骤：基因转录本表达量量化步骤：转录本可变剪切突变检测步骤：RNA编辑突变肽生成步骤；参考突变肽数据构建步骤；新抗原预测步骤：结合HLA分型预测步骤获得的结果，获得候选新抗原与MHCI类的结合亲和力和对MHCII类的结合亲和力；通过候选新抗原的排序，获得非典型新抗原；该筛选方法，通过肿瘤患者的RNA‑seq数据，结合生物信息工具，利用有效的新抗原在序列上具有相似性的特点，同一种疾病在患者间存在共享新抗原。

主权项：1.一种非典型新抗原的筛选方法，其特征在于，包括：RNA-seq的筛选步骤：获取肿瘤患者肿瘤组织的RNA-seq和蛋白质组数据，对RNA-seq数据进行筛选：去除含有测序接头的读数，去除质量分数＜15的碱基占比＞40％的读数以及含N碱基≥5的读数，读数的总GC碱基含量在：45-55%，读数的碱基质量值＞30的比例超过85%；HLA分型预测步骤：对HLA-I类基因分型和HLA-II类基因分型进行预测；基因转录本表达量量化步骤：以TPM定量公式=对转录本表达量量化；转录本可变剪切突变检测步骤：判定外显子转变成内含子的剪切事件和外显子-外显子连接事件；RNA编辑突变肽生成步骤：通过注释信息筛选非同义事件后，获得RNA编辑位点；然后通过RNA编辑位点对应选出候选肽，在编辑位点前后最多可包含十个氨基酸，以候选肽为依据，通过序列相似性获得RNA编辑突变肽；参考突变肽数据构建步骤：以转录本可变剪切突变检测步骤中获得的数据、RNA编辑突变肽生成步骤中获得的数据、人类正常蛋白质序列和cRAP数据中的序列，构建参考突变肽数据库；新抗原预测步骤：以参考突变肽数据库为基础，识别最大长度的肽为30个氨基酸，最小长度的肽为7个氨基酸，筛选候选新抗原；结合HLA分型预测步骤获得的结果，获得候选新抗原与MHCI类的结合亲和力和对MHCII类的结合亲和力；以分数对候选新抗原进行排序，获得非典型新抗原；分数=排名_bf*0.5+排名_pr*0.3+排名_bs*0.2；其中，bf为结合亲和力，bs为结合稳定性，pr为百分位秩分数；新抗原优选步骤：新抗原预测步骤得到的非典型新抗原与dbPepNeov2.0数据库中的实验验证的新抗原进行序列相似性比较，得到相似性≥90%的非典型新抗原；对于与MHCI类分子结合的候选新抗原，以条件结合强度≤34nM、肿瘤基因表达丰度≥33TPM进行筛选。

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