基于改進的神經網絡方法預測CTL表位.pdf

1、人體的免疫系統(tǒng)通過免疫應答具有免疫防護、免疫自穩(wěn)和免疫監(jiān)視的機制，來適應多變的外環(huán)境，并保持內部環(huán)境的平衡與穩(wěn)定。免疫應答通過T細胞介導的細胞免疫和B細胞介導的體液免疫來執(zhí)行。本文主要研究T細胞介導的細胞免疫。 腫瘤抗原蛋白可被抗原提呈細胞(antigen processing cell，APC)或靶細胞胞漿內的蛋白酶體(Proteasome)或非蛋白酶體蛋白酶(Non-proteasome proteaSeS)裂解成大量多肽片

2、段。然后，被與抗原處理相關轉運蛋(transporter associated with antigen processing，TAP)選擇性地轉運到內質網(endoplasmic reticulum，ER)。在calnexin、calreticulin、tapasin等分子伴侶(Chaperons)的協(xié)助下，內質網腔內的主要相容性復合體(major histocompatibilitycomplex，MHC)I類分子重鏈、β 2微球蛋

3、白以及相應多肽片段(此時稱之為抗原肽)聚集成較為穩(wěn)定的復合物，經高爾基體被進一步轉運到APC表面；MHC I類分子與抗原肽的有效結合是特異性細胞免疫應答的重要的環(huán)節(jié)。已有大量實驗證明，絕大多數CTL表位以高或中等親和力與MHC I類分子有效結合?？乖奶岢蕶C制是一個多步驟的復雜過程。大致可分為三步：腫瘤抗原蛋白在胞漿中被蛋白酶體降解，然后部分降解產生的多肽片段被TAP復合體轉運至內質網中，與MHC I類分子結合形成MHC-抗原肽復合物。

4、 隨著生物信息學和計算機技術的發(fā)展，許多預測CTL表位的理論方法應運而生，主要包括統(tǒng)計學分類器[1，2]、神經分類器[3]、基于啟發(fā)式的方法[4]、結構分類器[5]、分子建模[6]，其中每種方法都處于發(fā)展完善中。 本文應用了神經分類器中改進的人工神經網絡方法定量研究了抗原肽與MHC I類分子結合親合力的關系。并建立了CTL表位的預測模型。用此模型對抗原肽與HLA-A*0201分子結合的805個預測樣本進行了預測，預測準確