核函數平衡矩陣算法在CTL表位預測中的應用.pdf

1、細胞毒性T細胞(cytotoxicy T lymphocyte，CTL)表位的產生依賴于內源性抗原加工提呈流程，包括抗原肽產生、轉運和提呈等3個主要步驟。內源性抗原肽主要由蛋白酶體酶切產生;抗原肽由抗原提呈相關轉運蛋白(transporter associated with antigenprocessing，TAP)轉運至內質網內;內質網內新產生的MHCⅠ類分子和抗原肽結合形成復合物，被轉運至細胞表面與細胞毒性T細胞作用，激活細胞毒性

2、T細胞對被感染和被損傷細胞的殺傷。內源性抗原肽提呈流程3個步驟對候選抗原肽有很強的特異性與選擇性，可以利用數學方法刻畫與模擬。本文將核函數引入平衡矩陣方法(stabilized matrixmethod，SMM)和對抗原肽不同位置氨基酸相互作用對MHCⅠ類分子與抗原肽結合親和力影響的配對系數估計，提出了核函數平衡矩陣方法(kernel-function stabilized matrixmethod，KSMM)。并使用KSMM模擬MHC

3、Ⅰ類分子限制性抗原提呈3個主要步驟。
　　1.使用與12種MHCⅠ類分子相互作用的短肽集、5折交叉檢驗方法測試KSMM并建立MHCⅠ類分子親和力模型，得到的平均AUC值0.914，優(yōu)于SYFPEITHI和BIMAS預測表現，接近NetMHC3.4 AUC值0.924。MHCⅠ類分子親和力模型結合已有的實驗數據能夠很好解釋HLA-A2.1分予和抗原肽結合特異性。
　　2.使用3種蛋白酶體裂解數據，組成型蛋白酶體(constit

4、utive proteasome，CCP)、免疫蛋白酶體(immunoproteasome，ICP)裂解產物、MHCⅠ類分子限制性抗原肽和5折交叉檢驗方法測試KSMM、支持向量機算法(suport vector machine，SVM)，并建立蛋白酶體酶切模型，在這3個測試集上KSMM的預測準確度分別為74.3％、72.3％和83.1％; SVM的預測準確度分別為74％、72.4％和82.5％。在HLA-A2.1分子限制性抗原肽測試集上

5、，MHCⅠ類分子親和力與蛋白酶體裂解結合預測的AUC值，由單獨預測的0.82提高到聯合預測的0.91。CCP和ICP裂解模型結合已有的實驗數據很好解釋CCP和ICP對裂解位點的選擇特異性。
　　3.使用660個已知TAP親和力的短肽和5折交叉檢驗方法測試KSMM并建立TAP效率模型。KSMM的spearman相關系數(Rs)為0.88，接近于當今主流預測程序TAPREG、CM的Rs（分別為0.89、0.87），高于ADM和TAPP

6、RED的Rs（分別為0.74、0.67）。在A3分子限制性免疫原性短肽測試集上，MHCⅠ類分子親和力與TAP效率結合預測的AUC值，由單獨預測的0.798提高到聯合預測的0.873。MHCⅠ類分子親和力模型、TAP效率模型結合已有的實驗結論很好解釋MHCⅠ類分子、TAP分子對具有免疫原性抗原肽的選擇特異性存在相互促進。
　　針對12種MHCⅠ類分子親和力模型、3種蛋白酶體酶切模型和TAP效率模型，建立了在線預測程序（http://