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1、B細(xì)胞表位是抗原中可被效應(yīng)B細(xì)胞產(chǎn)生的抗體特異性識(shí)別并結(jié)合的部位,B細(xì)胞表位分為構(gòu)象表位(非連續(xù)表位)和線性表位(連續(xù)表位),在自然界中90%的B細(xì)胞表位都屬于構(gòu)象表位,確定B細(xì)胞表位對(duì)于理解疾病的發(fā)病機(jī)制、識(shí)別潛在的自身抗原、疫苗的設(shè)計(jì)研發(fā)以及癌癥免疫治療有著極為重要的意義。目前檢測(cè)B細(xì)胞表位的實(shí)驗(yàn)方法都是費(fèi)力且資源密集型,由此,一些簡(jiǎn)便的計(jì)算型方法被開發(fā)出來進(jìn)行B細(xì)胞表位預(yù)測(cè),以便為實(shí)驗(yàn)方法提供方向性指導(dǎo)。然而,大部分計(jì)算型方法只是
2、粗略地將輸入抗原表面區(qū)域劃分成表位和非表位兩種情況而不考慮是針對(duì)哪種抗體的表位,因此,為了能準(zhǔn)確地反映B細(xì)胞表位抗原特異性這一生物事實(shí),我們的目標(biāo)是利用并改進(jìn)已知的基于3維蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的普遍性B細(xì)胞表位預(yù)測(cè)軟件Epitopia[8,9]來解決針對(duì)特定抗體的B細(xì)胞表位預(yù)測(cè)問題。
我們挑選了60個(gè)不冗余的抗原抗體蛋白質(zhì)復(fù)合物來進(jìn)行訓(xùn)練并且留一驗(yàn)證測(cè)試我們的算法準(zhǔn)確率,我們?cè)趯?duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練的時(shí)候考慮了抗體的互補(bǔ)決定區(qū)對(duì)于抗原抗體結(jié)合
3、區(qū)域的影響,最后針對(duì)輸入抗原的每個(gè)表面殘基進(jìn)行打分預(yù)測(cè),基于統(tǒng)一的算法思想,我們最終提出了兩種效果最好的實(shí)施方法(Minus_Add_max和Minus_Add_mean),并將兩種方法的結(jié)果與Epitopia[8,9]以及現(xiàn)有的其他近幾年的B細(xì)胞表位預(yù)測(cè)軟件(包括只考慮抗原的和同樣考慮了抗體的預(yù)測(cè)軟件)進(jìn)行比較。假設(shè)我們考慮一次成功的表位預(yù)測(cè)意味著表位殘基的平均得分比所有表面殘基得分的平均分要高,那么我們的方法均優(yōu)于Epitopia[
4、8,9],且較好于其他最近的B細(xì)胞表位預(yù)測(cè)軟件,其中Minus_ Add_ max的預(yù)測(cè)成功率為83%比Epitopia[8,9](76%)高出7%,結(jié)果表明我們的針對(duì)特定抗體的B細(xì)胞表位預(yù)測(cè)方法相比于其他最新的針對(duì)特定抗體的表位預(yù)測(cè)軟件是有競(jìng)爭(zhēng)力的,而且優(yōu)于類似于Epitopia[8,9]這樣的只考慮抗原的表位預(yù)測(cè)方法。
我們的針對(duì)特定抗體的B細(xì)胞表位預(yù)測(cè)方法之所以會(huì)有不錯(cuò)的準(zhǔn)確率是因?yàn)橐粋€(gè)抗原表面殘基會(huì)成為表位殘基取決于抗
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