免疫组学研究
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NetMHCIIpan-2.0 - 使用新颖的并发对齐和权重优化训练程序改进泛特异性 HLA-DR 预测

莫滕·尼尔森、苏内·贾斯特森、奥勒·隆德、克劳斯·伦德高、索伦·布斯

背景：肽与主要组织相容性 II 类 (MHC-II) 分子的结合在控制适应性免疫系统的反应中发挥着核心作用。MHC-II 分子从细胞外空间取样肽，使免疫系统能够检测该隔室中是否存在外来微生物。因此，预测哪些肽与 MHC-II 分子结合对于了解免疫反应及其对宿主-病原体相互作用的影响至关重要。与表征 MHC-II 分子的结合基序相关的实验成本是巨大的，因此已投入大量精力来开发能够预测该结合事件的准确计算机方法。由于 MHC-II 分子的开放结合裂缝，肽与 MHC-II 结合的预测变得复杂，允许结合延伸出结合槽的肽。此外，编码 MHC 分子的基因非常多样化，导致大量不同的 MHC 分子，每个分子都可能结合一组独特的肽。因此，使用肽筛选结合测定来表征每个 MHC-II 分子并不是一个可行的选择。结果：在这里，我们提出了一种 MHC-II 结合预测算法，旨在应对这些挑战。该方法是早期发布的等位基因特异性 NN 对齐算法的泛特异性版本，不需要对输入数据进行任何预对齐。这使得该方法还可以从有限结合数据覆盖的等位基因的信息中受益。该方法在大量多样化的基准数据上进行了评估，结果显示其性能显着优于最先进的 MHC-II 预测方法。特别是，该方法被发现可以提高以有限的结合数据为特征的等位基因的性能，而传统的等位基因特异性方法往往实现较差的预测准确性。结论：该方法显示出有效提高 MHC-II 结合预测准确性的巨大潜力，因为可以以大大降低的实验成本获得新等位基因的准确预测。可以针对具有已知蛋白质序列的所有等位基因获得泛特异性结合预测，并且即使在仅已知很少的结合物的情况下，该方法也可以通过在等位基因的训练中包含数据而受益。该方法和基准数据可在 http://www.cbs.dtu.dk/services/NetMHCIIpan-2.0 获取 该方法被发现可以提高以有限的结合数据为特征的等位基因的性能，而传统的等位基因特异性方法往往实现较差的预测准确性。结论：该方法显示出有效提高 MHC-II 结合预测准确性的巨大潜力，因为可以以大大降低的实验成本获得新等位基因的准确预测。可以针对具有已知蛋白质序列的所有等位基因获得泛特异性结合预测，并且即使在仅已知很少的结合物的情况下，该方法也可以通过在等位基因的训练中包含数据而受益。该方法和基准数据可在 http://www.cbs.dtu.dk/services/NetMHCIIpan-2.0 获取 该方法被发现可以提高以有限的结合数据为特征的等位基因的性能，而传统的等位基因特异性方法往往实现较差的预测准确性。结论：该方法显示出有效提高 MHC-II 结合预测准确性的巨大潜力，因为可以以大大降低的实验成本获得新等位基因的准确预测。可以针对具有已知蛋白质序列的所有等位基因获得泛特异性结合预测，并且即使在仅已知很少的结合物的情况下，该方法也可以通过在等位基因的训练中包含数据而受益。该方法和基准数据可在 http://www.cbs.dtu.dk/services/NetMHCIIpan-2.0 获取 因为可以以大大降低的实验成本获得新等位基因的准确预测。可以针对具有已知蛋白质序列的所有等位基因获得泛特异性结合预测，并且即使在仅已知很少的结合物的情况下，该方法也可以通过在等位基因的训练中包含数据而受益。该方法和基准数据可在 http://www.cbs.dtu.dk/services/NetMHCIIpan-2.0 获取 因为可以以大大降低的实验成本获得新等位基因的准确预测。可以针对具有已知蛋白质序列的所有等位基因获得泛特异性结合预测，并且即使在仅已知很少的结合物的情况下，该方法也可以通过在等位基因的训练中包含数据而受益。该方法和基准数据可在 http://www.cbs.dtu.dk/services/NetMHCIIpan-2.0 获取