基于噬菌體組合肽庫篩選的B細(xì)胞表位預(yù)測研究.pdf

1、在體液免疫過程中，B細(xì)胞表面受體(BCR)會(huì)識別外源抗原蛋白，并產(chǎn)生與抗原蛋白特異性結(jié)合的抗體，同時(shí)一部分B細(xì)胞會(huì)被激活分化成為記憶B細(xì)胞，并在下次病原體侵入體內(nèi)時(shí)產(chǎn)生更加迅速的免疫應(yīng)答?？乖砻姹籅細(xì)胞表面受體識別并與抗體特異性結(jié)合的區(qū)域稱為B細(xì)胞表位。
　　定位抗原表面B細(xì)胞表位對于設(shè)計(jì)人工疫苗、免疫干預(yù)治療以及高通量的抗體制備而言都具有重要意義。目前，定位B細(xì)胞表位最可靠的方法是通過抗原-抗體復(fù)合體晶體衍射實(shí)驗(yàn)以及核磁共振的

2、方法獲得復(fù)合體的空間結(jié)構(gòu)。然而這兩種實(shí)驗(yàn)的方法都需要很高的成本以及大量的人力并且對于設(shè)備的要求也很高。隨著一些輔助的實(shí)驗(yàn)手段的發(fā)展以及已知表位數(shù)據(jù)的增加，人們開始考慮使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行表位預(yù)測。通過預(yù)測的方法獲得的候選表位可以通過后續(xù)的生物實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。使用這種實(shí)驗(yàn)和計(jì)算機(jī)相結(jié)合的方法既可以保證結(jié)果的準(zhǔn)確又可以節(jié)約成本，提高工作效率。
　　基于噬菌體組合肽庫篩選的B細(xì)胞表位預(yù)測是實(shí)驗(yàn)方法和計(jì)算方法相結(jié)合的一種B細(xì)胞表位預(yù)測方法。方法首

3、先通過噬菌體組合肽庫篩選實(shí)驗(yàn)獲取與抗體親和度較高的模擬表位序列，然后利用這些模擬表位序列在抗原表面搜索與之相匹配的氨基酸預(yù)測候選表位。近年來，隨著噬菌體組合肽庫篩選獲得的模擬表位序列數(shù)據(jù)和抗原-抗體復(fù)合體三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的不斷增長，許多基于噬菌體組合肽庫篩選的B細(xì)胞表位預(yù)測方法被提出，并在幾個(gè)測試?yán)线\(yùn)行都得到了較好的預(yù)測結(jié)果。然而到目前為止，在基于噬菌體組合肽庫篩選的B細(xì)胞表位預(yù)測方面還沒有一個(gè)通用的標(biāo)準(zhǔn)測試集，同時(shí)對算法間性能的分析比較

4、也沒有一個(gè)完全的評價(jià)體系。
　　本文的研究工作主要包括構(gòu)建基于噬菌體組合肽庫篩選的B細(xì)胞表位預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)測試集、建立算法間性能的評價(jià)體系、提出更加敏感的基于抗原結(jié)構(gòu)信息和噬菌體組合肽庫篩選的B細(xì)胞表位預(yù)測新方法。
　　首先，本文在對現(xiàn)有的基于噬菌體組合肽庫篩選的B細(xì)胞表位預(yù)測方法研究基礎(chǔ)上，整合了MimoDB、PDB、CED和IEDB4個(gè)數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)信息，構(gòu)建了一個(gè)通用的標(biāo)準(zhǔn)測試集。使用標(biāo)準(zhǔn)測試集及其代表測試集對Mapitop

5、e、PepSurf、Pepitope、Pep-3D-Search和EpiSearch5個(gè)公開發(fā)表的基于噬菌體組合肽庫篩選的B細(xì)胞表位預(yù)測方法進(jìn)行了測試，這5個(gè)算法或提供源碼或提供免費(fèi)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。文章通過標(biāo)準(zhǔn)測試集及其代表數(shù)據(jù)集，并使用敏感性、特異性、準(zhǔn)確率和馬氏相關(guān)系數(shù)4個(gè)評價(jià)參數(shù)為基于噬菌體組合肽庫篩選的B細(xì)胞表位預(yù)測方法建立了一個(gè)全面的評價(jià)體系，并對5個(gè)算法的性能進(jìn)行了綜合的評價(jià)分析。
　　在綜合評價(jià)分析基礎(chǔ)上，本文提出了一種

6、更加敏感的基于抗原結(jié)構(gòu)信息和噬菌體組合肽庫篩選的B細(xì)胞表位預(yù)測方法。算法首先根據(jù)結(jié)構(gòu)特征并使用支持向量機(jī)對抗原氨基酸進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)對抗原的預(yù)處理;然后在現(xiàn)有表位預(yù)測算法的基礎(chǔ)上引入劃分的思想，通過將抗原表面氨基酸劃分成若干交疊的patch區(qū)域進(jìn)行表位預(yù)測。在為每一個(gè)patch構(gòu)建無向圖的過程中，算法首次嘗試使用可變的距離閩值來定義無向圖中頂點(diǎn)的連接。此外，本文第一次采用完備的搜索方法保證了搜索的路徑最優(yōu)。
　　最后，通過與其它5個(gè)