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基于多信息融合的B細(xì)胞表位預(yù)測算法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-04-12 19:24

  本文關(guān)鍵詞:基于多信息融合的B細(xì)胞表位預(yù)測算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:近年來,B細(xì)胞表位預(yù)測作為一個(gè)核心問題被深入討論,在免疫學(xué)領(lǐng)域中占據(jù)著十分重要的位置。B細(xì)胞表位是指這樣的一組氨基酸殘基,它位于抗原表面上,并且能夠被B細(xì)胞表面受體識別并與抗體特異性結(jié)合。能夠準(zhǔn)確定位到該區(qū)域?qū)χ苽涓咄康目贵w、免疫干預(yù)以及人工疫苗的設(shè)計(jì)具有非常重要的意義。定位B細(xì)胞表位最可靠的方法是通過生物實(shí)驗(yàn)技術(shù),如X-Ray、NMR等技術(shù)對抗原抗體復(fù)合物的空間構(gòu)象進(jìn)行解析從而準(zhǔn)確定位B細(xì)胞表位,這類方法不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且成本很高,更是目前的實(shí)驗(yàn)條件所無法承受的。隨著已知的B細(xì)胞表位數(shù)目的增加,首先使用計(jì)算預(yù)測的方法對抗原表面的區(qū)域進(jìn)行預(yù)測,然后再通過生物實(shí)驗(yàn)技術(shù)進(jìn)行鑒別和證實(shí)。這類方法目前已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用,并且極大地提高了定位B細(xì)胞表位的速度。構(gòu)象性B細(xì)胞表位預(yù)測的方法或是基于抗原結(jié)構(gòu)特征的或是基于模擬表位信息的,這兩類方法的預(yù)測性能似乎都達(dá)到了一個(gè)性能瓶頸。本文將常用的抗原3D結(jié)構(gòu)特征信息、mimotope信息以及抗原和抗體相互作用信息相融合,利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,建立預(yù)測模型和算法,進(jìn)行多信息融合的B細(xì)胞表位預(yù)測。本文選取Mimotope benchmark 2.0中一個(gè)復(fù)合體結(jié)構(gòu)對應(yīng)一組模擬表位集合的18條數(shù)據(jù)作為本文的測試集,大量的實(shí)驗(yàn)證明RF算法在I=5,K=0,S=1的參數(shù)條件下,預(yù)測結(jié)果達(dá)到了最優(yōu),敏感性為0.60、特異性為0.81、PPV為0.35、MCC為0.15、ACC為0.80、F值為0.44。將本文算法分別與Pep-3D-Search、Epi Search、Pepsurf和Mimopro進(jìn)行了比較,本算法在PPV、MCC、ACC和F值四個(gè)評價(jià)指標(biāo)的平均值均高于其他四個(gè)方法,充分證明本文算法是正確的、有效的。
【關(guān)鍵詞】:B細(xì)胞表位預(yù)測 多信息融合 機(jī)器學(xué)習(xí) 模擬表位
【學(xué)位授予單位】:東北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP202;R392
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 引言8-10
  • 第一章 緒論10-13
  • 1.1 B細(xì)胞表位預(yù)測研究背景10-11
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11
  • 1.3 本文主要研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)11-13
  • 第二章 B細(xì)胞表位預(yù)測方法研究現(xiàn)狀13-17
  • 2.1 基于抗原結(jié)構(gòu)的B細(xì)胞表位預(yù)測13-14
  • 2.1.1 基于抗原序列結(jié)構(gòu)的B細(xì)胞表位預(yù)測13-14
  • 2.1.2 基于抗原 3D結(jié)構(gòu)的B細(xì)胞表位預(yù)測14
  • 2.2 基于抗原-抗體結(jié)合特異性的B細(xì)胞表位預(yù)測方法14-15
  • 2.3 基于噬菌體組合肽庫篩選的B細(xì)胞表位預(yù)測方法15-16
  • 2.4 本章小結(jié)16-17
  • 第三章 基于多信息融合的B細(xì)胞表位預(yù)測17-25
  • 3.1 基于多信息融合的B細(xì)胞表位預(yù)測算法思想及流程圖17
  • 3.2 基于多信息融合的B細(xì)胞表位預(yù)測算法描述17-25
  • 3.2.1 基于抗原結(jié)構(gòu)特征的提取18-22
  • 3.2.2 基于抗原-抗體結(jié)合特異性特征的提取22-23
  • 3.2.3 基于mimotope特征的提取及處理23-24
  • 3.2.4 確定候選表位氨基酸24-25
  • 第四章 基于多信息融合的B細(xì)胞表位預(yù)測算法結(jié)果評價(jià)分析25-33
  • 4.1 數(shù)據(jù)集的選取25-26
  • 4.2 評價(jià)參數(shù)的確定26-27
  • 4.3 算法預(yù)測結(jié)果分析27-29
  • 4.3.1 算法預(yù)測結(jié)果27-28
  • 4.3.2 算法中參數(shù)的選取28-29
  • 4.4 與其他算法的比較29-33
  • 第五章 總結(jié)與展望33-35
  • 5.1 總結(jié)33
  • 5.2 展望33-35
  • 參考文獻(xiàn)35-38
  • 致謝38-39
  • 在學(xué)期間公開發(fā)表論文及著作情況39

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞:基于多信息融合的B細(xì)胞表位預(yù)測算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號:301989

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