免疫组学研究
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抽象的

预测线性 B 细胞表位的改进方法

Jens Erik Pontoppidan Larsen、Ole Lund 和 Morten Nielsen

背景：B 细胞表位是免疫系统抗体识别的分子位点。B 细胞表位的知识可用于疫苗和诊断测试的设计。因此，开发预测 B 细胞表位的改进方法很有意义。在本文中，我们描述了一种预测线性 B 细胞表位的改进方法。结果：为了做到这一点，构建了三个线性 B 细胞表位注释蛋白的数据集。一个数据集是从文献中收集的，另一个数据集是从AntiJen数据库中提取的，而HIV蛋白质表位的数据集是从Los Alamos HIV数据库中收集的。通过对既没有训练也没有优化的数据集进行测试，对这些方法进行了公正的验证。我们通过构建 ROC 曲线以非参数方式测量性能。结论：预测线性 B 细胞表位的最佳单一方法是隐马尔可夫模型。将隐马尔可夫模型与最好的倾向量表方法之一相结合，我们得到了 BepiPred 方法。当在验证数据集上进行测试时，该方法的性能明显优于任何其他测试方法。服务器和数据集可在 http://www.cbs.dtu.dk/services/BepiPred 上公开获取。当在验证数据集上进行测试时，该方法的性能明显优于任何其他测试方法。服务器和数据集可在 http://www.cbs.dtu.dk/services/BepiPred 上公开获取。当在验证数据集上进行测试时，该方法的性能明显优于任何其他测试方法。服务器和数据集可在 http://www.cbs.dtu.dk/services/BepiPred 上公开获取。