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自然處理肽的生物信息學研究

發(fā)布時間:2017-04-13 16:13

  本文關鍵詞:自然處理肽的生物信息學研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:在人體免疫系統(tǒng)中,T細胞的識別、監(jiān)控功能主要是靠監(jiān)管MHC分子遞呈的自然處理肽來實現(xiàn),所以自然處理肽在免疫系統(tǒng)中起著至關重要的作用。在應用研究中,自然處理肽已經(jīng)被應用于免疫耐受、免疫調(diào)節(jié)、細胞免疫、移植排斥、個性化疫苗等各個方面。MHC-I類分子遞呈的自然處理肽主要來源于由蛋白酶體降解和處理的內(nèi)源性蛋白,他們也可以被看作是基因轉(zhuǎn)錄與翻譯產(chǎn)物的碎片,被喻為天然的“基因芯片”。盡管在應用研究和基礎研究上自然處理肽都有重要的意義,但是,目前專門用于分析自然處理肽的生物信息學流程和軟件還比較欠缺。所以急需開發(fā)和訓練MHC結合肽與自然處理肽相關軟件和工具。在本論文中,我們進行了以下研究:1.設計了一個從自然處理肽追溯到蛋白質(zhì)序列及核酸序列的定位分析流程。在該流程中,我們采用BLAST比對的方法,從自然處理肽出發(fā)將其比對到蛋白質(zhì)序列和核酸序列。使用該流程分析了我們收集到的自然處理肽,證明了一些理論預測基因的存在與表達,發(fā)現(xiàn)了一些可能的新基因與新單核苷酸多態(tài)性位點。2.開發(fā)了一個自然處理肽的預測工具———NIEluter。該工具基于支持向量機,可以預測六種HLA等位基因,四種長度的自然處理肽,有助于實驗免疫學家直接從蛋白質(zhì)抗原序列預測能夠自然處理并遞呈的細胞毒性T細胞表位,可以極大的節(jié)約科研經(jīng)費與時間。MHC結合肽在體內(nèi)未必能夠被蛋白酶體加工處理及TAP轉(zhuǎn)運而自然遞呈到細胞膜表面的相應MHC抗原分子結合槽中,因此直接預測自然處理肽的軟件比已研究開發(fā)得較多的MHC結合肽預測工具更有意義與價值。為了方便交流,我們將第一部分工作流程放到http://immunet.cn/nie/demo.html網(wǎng)頁中。第二部分工作的成果已開發(fā)成為一個可供自由訪問與免費使用的網(wǎng)絡服務,網(wǎng)址是:http://immunet.cn/nie/cgi-bin/nieluter.pl。
【關鍵詞】:自然處理肽 支持向量機 免疫基因組學 免疫蛋白質(zhì)組學
【學位授予單位】:電子科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2014
【分類號】:R392;Q811.4
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第一章 緒論10-14
  • 1.1 生物信息學10
  • 1.2 自然處理肽10-11
  • 1.3 自然處理肽的生物信息學研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.3.1 自然處理肽來源與定位研究進展11-12
  • 1.3.2 自然處理肽的預測研究進展12-13
  • 1.4 本文的主要研究內(nèi)容及結構安排13-14
  • 第二章 自然處理肽的來源與定位研究14-28
  • 2.1 研究背景14-15
  • 2.2 材料和方法15-19
  • 2.2.1 數(shù)據(jù)集15-16
  • 2.2.2 序列比對方法及用到數(shù)據(jù)庫16-18
  • 2.2.3 工作流程18-19
  • 2.3 結果分析19-26
  • 2.3.1 在蛋白水平上證實了蛋白質(zhì)的存在19-21
  • 2.3.2 新基因21-24
  • 2.3.3 SNP和SAAP24-26
  • 2.3.4 信息不明確的序列26
  • 2.4 本章小結26-28
  • 第三章 基于機器學習方法的自然處理肽預測28-46
  • 3.1 研究背景28-29
  • 3.2 材料和方法29-35
  • 3.2.1 數(shù)據(jù)集29-30
  • 3.2.2 特征編碼方式30-32
  • 3.2.3 預測方法32-33
  • 3.2.4 性能評估33
  • 3.2.5 構建組合支持向量機模型33-35
  • 3.3 結果分析35-45
  • 3.3.1 等位基因HLA-A0201結果35-38
  • 3.3.2 等位基因HLA-B0702結果38-39
  • 3.3.3 等位基因HLA-B3501結果39-40
  • 3.3.4 等位基因HLA-B4403結果40-41
  • 3.3.5 等位基因HLA-B5301結果41-42
  • 3.3.6 等位基因HLA-B5701結果42-43
  • 3.3.7 網(wǎng)絡服務43-45
  • 3.4 本章小結45-46
  • 第四章 總結和展望46-48
  • 4.1 全文總結46
  • 4.2 后續(xù)展望46-48
  • 致謝48-49
  • 參考文獻49-54
  • 附錄54-63
  • 碩士期間取得的研究成果63

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本文編號:303973

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