我們的人類身體不斷地受到數(shù)十億潛在病原體的威脅,例如細菌,病毒,真菌和寄生蟲。因此,多層防御已經(jīng)演變成通過復雜的機制來保護人類身體免受這些病原體的侵害。物理和化學屏障,如皮膚或胃液,是防止病原體進入宿主生物體的主要非特異性防護屏障。CD8+T淋巴細胞是特異性免疫細胞,它介導了對腫瘤的有效免疫反應,CD8+T細胞能識別清除病毒細胞。細胞表面表達的主要組織相容性復合體,MHC I（major histocompatibility complex）分子向外界傳遞抗原多肽,使其能夠被細胞毒性T淋巴細胞CTLs（cytotoxic T cell）特異性識別。這些特殊的T細胞可以檢測到其他細胞,這些細胞內(nèi)能表達外來或異常（即突變的）蛋白分子,并隨后從體內(nèi)清除這些多余的細胞。這些抗原肽需要26s蛋白酶體降解抗原蛋白,形成抗原肽的大小要適合運輸,它們由抗原相關(guān)轉(zhuǎn)運體TAP（transporter associated with antigen processing）分子運輸至內(nèi)質(zhì)網(wǎng)ER（endoplasmic reticulum）,和MHC I類分子的結(jié)合槽對接。T細胞在免疫過程中,主要是通過其表面受... 

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 免疫系統(tǒng)與免疫應答
    1.2 抗原肽加工提呈過程
        1.2.1 內(nèi)源性抗原的泛素化
        1.2.2 泛素化抗原蛋白的降解
        1.2.3 MHC-I類限制性抗原加工遞呈途徑
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
2 獨立成分分析方法(ICA)
    2.1 獨立成分分析方法簡介
        2.1.1 ICA的數(shù)學模型
        2.1.2 ICA的基本假設
    2.2 獨立成分分析的數(shù)學和信息論基礎(chǔ)
        2.2.1 信號的統(tǒng)計獨立性
        2.2.2 信號獨立性的度量
        2.2.3 負熵對非高斯程度的度量
    2.3 獨立成分分析(ICA)的目標函數(shù)
        2.3.1 極大似然估計
        2.3.2 信息最大化
        2.3.3 互信息最小化
    2.4 獨立成分分析(ICA)的目標函數(shù)優(yōu)化算法
3 基于負熵的FastICA算法
    3.1 FastICA簡介
    3.2 FastICA的數(shù)據(jù)預處理
        3.2.1 主成分分析
        3.2.2 數(shù)據(jù)的球化
    3.3 FastICA的正交變換
    3.4 FastICA回歸模型
    3.5 基于負熵的FastICA算法實現(xiàn)步驟
    3.6 交叉驗證
4 建立預測模型
    4.1 預測模型的構(gòu)建
    4.2 抗原肽的氨基酸編碼
    4.3 樣本數(shù)據(jù)的獲取
5 結(jié)果與討論
    5.1 模型的預測能力
    5.2 模型的權(quán)重系數(shù)
    5.3 同一測試集下不同預測模型的性能比較
    5.4 蛋白酶體對靶蛋白酶切位點的特異性分析
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況
致謝



本文編號：3686722