Abstract Background Coronavirus disease 2019 is caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV2) leads to respiratory failure and obstructive alveolar damage, which may be fatal in immunocompromised individuals. COVID-19 pandemic has severe global implications badly, and the situation in the world is depreciating with the emergence of novel variants. The aim of our study is to explore the genome of SARS-CoV2 followed by in silico reverse vaccinology analysis. This will help to identify the most putative vaccine candidate against the virus in a robust manner and enables cost-effective development of vaccines compared with traditional strategies. Methods The genomic sequencing data is retrieved from NCBI (Reference Sequence Number NC_045512.2). The sequences are explored through comparative genomics approaches by GENOMICS to find out the core genome. The comprehensive set of proteins obtained was employed in computational vaccinology approaches for the prediction of the best possible B and T cell epitopes through ABCpred and IEDB Analysis Resource, respectively. The multi-epitopes were further tested against human toll-like receptor and cloned in E. coli plasmid vector. Findings The designed Multiepitope Subunit Vaccine was non-allergenic, antigenic (0.6543), & non-toxic, with significant connections with the human leukocyte antigen (HLA) binding alleles, and collective global population coverage of 84.38%. It has 276 amino acids, consisting of an adjuvant with the aid of EAAAK linker, AAY linkers used to join the 4 CTL epitopes, GPGPG linkers used to join the 3 HTL epitopes and KK linkers used to join the 7 B-cell epitopes. MESV docking with human pathogenic toll-like receptors-3 (TLR3) exhibited a stable & high binding affinity. An in-silico codon optimization approach was used in the codon system of E. coli (strain K12) to obtain the GC-Content of Escherichia coli (strain K12): 50.7340272413779 and CAI-Value of the improved sequence: 0.9542834278823386. The multi-epitope vaccine’s optimized gene sequence was cloned in-silico in E. coli plasmid vector pET-30a (+), BamHI and HindIII restriction sites were added to the N and C-terminals of the sequence, respectively. Conclusion There is a pressing need to combat COVID-19 and we need quick and reliable approaches against Covid-19. By using In-silico approaches, we acquire an effective vaccine that could trigger adequate immune responses at the cellular and humoral level. The suggested sequences can be further validated through in vivo and in vitro experimentation. Statement of Significance Current developments in the immunological bioinformatics areas has resulted in different servers and tools that are cost and time efficient for the traditional vaccine development. Though for designing a multiple epitope vaccine the antigenic epitopes prediction of a relevant protein by immunoinformatic methods are very helpful.

ABSTRACT Background Coronaviruses belong to the group of RNA family of viruses which trigger diseases in birds, humans, and mammals, which can cause respiratory tract infections. The COVID-19 pandemic has badly affected every part of the world, and the situation in the world is getting worse with the emergence of novel variants. Our study aims to explore the genome of SARS-,CoV2 followed by in silico analysis of its proteins. Methods Different nucleotide and protein variants of SARS-Cov2 were retrieved from NCBI. Contigs & consensus sequences were developed to identify variations in these variants by using SnapGene. Data of variants that significantly differ from each other was run through Predict Protein software to understand changes produced in protein structure The SOPMA web server was used to predict the secondary structure of proteins. Tertiary structure details of selected proteins were analyzed using the online web server SWISS-MODEL. Findings Sequencing results shows numerous single nucleotide polymorphisms in surface glycoprotein, nucleocapsid, ORF1a, and ORF1ab polyprotein. While envelope, membrane, ORF3a, ORF6, ORF7a, ORF8, and ORF10 genes have no or few SNPs. Contigs were mto identifyn of variations in Alpha & Delta Variant of SARs-CoV-2 with reference strain (Wuhan). The secondary structures of SARs-CoV-2 proteins were predicted by using sopma software & were further compared with reference strain of SARS-CoV-2 (Wuhan) proteins. The tertiary structure details of only spike proteins were analyzed through the SWISS-MODEL and Ramachandran plot. By Swiss-model, a comparison of the tertiary structure model of SARS-COV-2 spike protein of Alpha & Delta Variant was made with reference strain (Wuhan). Alpha & Delta Variant of SARs-CoV-2 isolates submitted in GISAID from Pakistan with changes in structural and nonstructural proteins were compared with reference strain & 3D structure mapping of spike glycoprotein and mutations in amino acid were seen. Conclusion The surprising increased rate of SARS-CoV-2 transmission has forced numerous countries to impose a total lockdown due to an unusual occurrence. In this research, we employed in silico computational tools to analyze SARS-CoV-2 genomes worldwide to detect vital variations in structural proteins and dynamic changes in all SARS-CoV-2 proteins, mainly spike proteins, produced due to many mutations. Our analysis revealed substantial differences in functional, immunological, physicochemical, & structural variations in SARS-CoV-2 isolates. However real impact of these SNPs can only be determined further by experiments. Our results can aid in vivo and in vitro experiments in the future.