基于多信息融合的B细胞表位预测算法研究
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【摘要】:近年来,B细胞表位预测作为一个核心问题被深入讨论,在免疫学领域中占据着十分重要的位置。B细胞表位是指这样的一组氨基酸残基,它位于抗原表面上,并且能够被B细胞表面受体识别并与抗体特异性结合。能够准确定位到该区域对制备高通量的抗体、免疫干预以及人工疫苗的设计具有非常重要的意义。定位B细胞表位最可靠的方法是通过生物实验技术,如X-Ray、NMR等技术对抗原抗体复合物的空间构象进行解析从而准确定位B细胞表位,这类方法不仅费时费力,而且成本很高,更是目前的实验条件所无法承受的。随着已知的B细胞表位数目的增加,首先使用计算预测的方法对抗原表面的区域进行预测,然后再通过生物实验技术进行鉴别和证实。这类方法目前已经得到广泛应用,并且极大地提高了定位B细胞表位的速度。构象性B细胞表位预测的方法或是基于抗原结构特征的或是基于模拟表位信息的,这两类方法的预测性能似乎都达到了一个性能瓶颈。本文将常用的抗原3D结构特征信息、mimotope信息以及抗原和抗体相互作用信息相融合,利用机器学习的方法,建立预测模型和算法,进行多信息融合的B细胞表位预测。本文选取Mimotope benchmark 2.0中一个复合体结构对应一组模拟表位集合的18条数据作为本文的测试集,大量的实验证明RF算法在I=5,K=0,S=1的参数条件下,预测结果达到了最优,敏感性为0.60、特异性为0.81、PPV为0.35、MCC为0.15、ACC为0.80、F值为0.44。将本文算法分别与Pep-3D-Search、Epi Search、Pepsurf和Mimopro进行了比较,本算法在PPV、MCC、ACC和F值四个评价指标的平均值均高于其他四个方法,充分证明本文算法是正确的、有效的。
【关键词】:B细胞表位预测 多信息融合 机器学习 模拟表位
【学位授予单位】:东北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP202;R392
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 引言8-10
- 第一章 绪论10-13
- 1.1 B细胞表位预测研究背景10-11
- 1.2 国内外研究现状11
- 1.3 本文主要研究内容及组织结构11-13
- 第二章 B细胞表位预测方法研究现状13-17
- 2.1 基于抗原结构的B细胞表位预测13-14
- 2.1.1 基于抗原序列结构的B细胞表位预测13-14
- 2.1.2 基于抗原 3D结构的B细胞表位预测14
- 2.2 基于抗原-抗体结合特异性的B细胞表位预测方法14-15
- 2.3 基于噬菌体组合肽库筛选的B细胞表位预测方法15-16
- 2.4 本章小结16-17
- 第三章 基于多信息融合的B细胞表位预测17-25
- 3.1 基于多信息融合的B细胞表位预测算法思想及流程图17
- 3.2 基于多信息融合的B细胞表位预测算法描述17-25
- 3.2.1 基于抗原结构特征的提取18-22
- 3.2.2 基于抗原-抗体结合特异性特征的提取22-23
- 3.2.3 基于mimotope特征的提取及处理23-24
- 3.2.4 确定候选表位氨基酸24-25
- 第四章 基于多信息融合的B细胞表位预测算法结果评价分析25-33
- 4.1 数据集的选取25-26
- 4.2 评价参数的确定26-27
- 4.3 算法预测结果分析27-29
- 4.3.1 算法预测结果27-28
- 4.3.2 算法中参数的选取28-29
- 4.4 与其他算法的比较29-33
- 第五章 总结与展望33-35
- 5.1 总结33
- 5.2 展望33-35
- 参考文献35-38
- 致谢38-39
- 在学期间公开发表论文及著作情况39
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,本文编号:301989
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