在適應(yīng)性免疫應(yīng)答中,主要組織相容性復(fù)合物(major histocompatibility complex,MHC)I類分子能夠呈遞抗原肽,主要依賴與抗原加工相關(guān)的轉(zhuǎn)運蛋白(transporter associated with antigen processing,TAP)分子能夠?qū)⒖乖膹陌|(zhì)溶膠轉(zhuǎn)運到內(nèi)質(zhì)網(wǎng)(endoplasmic reticulum,ER)中。TAP是TAP1與TAP2的異二聚體,每個亞基由疏水性跨膜結(jié)構(gòu)域TMD和細(xì)胞質(zhì)核苷酸結(jié)合結(jié)構(gòu)域NBD組成,其中核心TMD內(nèi)含有肽結(jié)合位點。TAP轉(zhuǎn)運抗原肽至少包含兩個過程:肽與TAP的初始結(jié)合以及肽在ATP水解作用下的易位。隨后MHC I類分子與抗原肽結(jié)合的復(fù)合物被呈遞至細(xì)胞表面供CD8+T細(xì)胞特異性識別,從而啟動免疫應(yīng)答。采用基于負(fù)熵最大化的獨立成分分析方法建立TAP分子與抗原肽相互作用的定量構(gòu)效關(guān)系模型,可以減少樣本數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,最大化滿足統(tǒng)計獨立。從數(shù)據(jù)庫中提取613個九肽數(shù)據(jù)集作為實驗樣本,分別采用代表氨基酸理化性質(zhì)(親疏水性、空間特性及帶電性等)的3z、5z編碼以及氨基酸的稀疏編碼三種方式對氨基酸編碼。計算結(jié)...

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 TAP轉(zhuǎn)運蛋白的來源
    1.2 TAP轉(zhuǎn)運蛋白的結(jié)構(gòu)
        1.2.1 核苷酸結(jié)合域NBD的結(jié)構(gòu)
        1.2.2 核心結(jié)構(gòu)域TMD的排列
    1.3 TAP轉(zhuǎn)運蛋白的作用機制
        1.3.1 兩種TAP轉(zhuǎn)運模型
        1.3.2 ICP47對TAP分子的抑制作用
    1.4 TAP對底物選擇的特異性
    1.5 本文主要研究內(nèi)容
2 獨立成分分析方法(ICA)
    2.1 ICA的數(shù)學(xué)和信息論基礎(chǔ)
        2.1.1 統(tǒng)計獨立性
        2.1.2 熵
        2.1.3 Kullback-Leibler(KL)散度
        2.1.4 負(fù)熵
    2.2 ICA的數(shù)學(xué)模型
    2.3 ICA的基本假設(shè)
    2.4 ICA的目標(biāo)函數(shù)
        2.4.1 非高斯性極大化
        2.4.2 負(fù)熵作為非高斯性度量
3 基于負(fù)熵最大化的FastICA算法
    3.1 FastICA簡介
    3.2 FastICA算法原理
    3.3 FastICA算法步驟及流程圖
        3.3.1 樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.2 基于正交變換提取多個獨立成分
        3.3.3 Fast ICA算法流程圖
    3.4 FastICA的回歸參數(shù)
4 基于FastICA建立預(yù)測模型
    4.1 二維定量構(gòu)效關(guān)系
    4.2 實驗材料的獲取
        4.2.1 獲取樣本數(shù)據(jù)集
        4.2.2 抗原肽氨基酸序列的編碼
    4.3 TAP分子與抗原肽結(jié)合力的預(yù)測模型
    4.4 預(yù)測流程
        4.4.1 交叉驗證
        4.4.2 預(yù)測流程圖
5 結(jié)果與討論
    5.1 預(yù)測模型的性能評價指標(biāo)
    5.2 計算結(jié)果
        5.2.1 模型預(yù)測能力分析
        5.2.2 模型的AUC值
    5.3 方法對比
    5.4 模型的權(quán)重圖
    5.5 TAP分子與抗原肽結(jié)合的特異性分析
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝



本文編號：3911119