独立成分方法预测TAP分子的结合肽

发布时间：2024-02-26 01:18

　　在适应性免疫应答中,主要组织相容性复合物(major histocompatibility complex,MHC)I类分子能够呈递抗原肽,主要依赖与抗原加工相关的转运蛋白(transporter associated with antigen processing,TAP)分子能够将抗原肽从胞质溶胶转运到内质网(endoplasmic reticulum,ER)中。TAP是TAP1与TAP2的异二聚体,每个亚基由疏水性跨膜结构域TMD和细胞质核苷酸结合结构域NBD组成,其中核心TMD内含有肽结合位点。TAP转运抗原肽至少包含两个过程:肽与TAP的初始结合以及肽在ATP水解作用下的易位。随后MHC I类分子与抗原肽结合的复合物被呈递至细胞表面供CD8+T细胞特异性识别,从而启动免疫应答。采用基于负熵最大化的独立成分分析方法建立TAP分子与抗原肽相互作用的定量构效关系模型,可以减少样本数据之间的相关性,最大化满足统计独立。从数据库中提取613个九肽数据集作为实验样本,分别采用代表氨基酸理化性质(亲疏水性、空间特性及带电性等)的3z、5z编码以及氨基酸的稀疏编码三种方式对氨基酸编码。计算结...

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 TAP转运蛋白的来源
    1.2 TAP转运蛋白的结构
        1.2.1 核苷酸结合域NBD的结构
        1.2.2 核心结构域TMD的排列
    1.3 TAP转运蛋白的作用机制
        1.3.1 两种TAP转运模型
        1.3.2 ICP47对TAP分子的抑制作用
    1.4 TAP对底物选择的特异性
    1.5 本文主要研究内容
2 独立成分分析方法(ICA)
    2.1 ICA的数学和信息论基础
        2.1.1 统计独立性
        2.1.2 熵
        2.1.3 Kullback-Leibler(KL)散度
        2.1.4 负熵
    2.2 ICA的数学模型
    2.3 ICA的基本假设
    2.4 ICA的目标函数
        2.4.1 非高斯性极大化
        2.4.2 负熵作为非高斯性度量
3 基于负熵最大化的FastICA算法
    3.1 FastICA简介
    3.2 FastICA算法原理
    3.3 FastICA算法步骤及流程图
        3.3.1 样本数据预处理
        3.3.2 基于正交变换提取多个独立成分
        3.3.3 Fast ICA算法流程图
    3.4 FastICA的回归参数
4 基于FastICA建立预测模型
    4.1 二维定量构效关系
    4.2 实验材料的获取
        4.2.1 获取样本数据集
        4.2.2 抗原肽氨基酸序列的编码
    4.3 TAP分子与抗原肽结合力的预测模型
    4.4 预测流程
        4.4.1 交叉验证
        4.4.2 预测流程图
5 结果与讨论
    5.1 预测模型的性能评价指标
    5.2 计算结果
        5.2.1 模型预测能力分析
        5.2.2 模型的AUC值
    5.3 方法对比
    5.4 模型的权重图
    5.5 TAP分子与抗原肽结合的特异性分析
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：3911119