針對特定抗體的B細(xì)胞表位預(yù)測.pdf

1、B細(xì)胞表位是抗原中可被效應(yīng)B細(xì)胞產(chǎn)生的抗體特異性識別并結(jié)合的部位，B細(xì)胞表位分為構(gòu)象表位（非連續(xù)表位）和線性表位（連續(xù)表位），在自然界中90％的B細(xì)胞表位都屬于構(gòu)象表位，確定B細(xì)胞表位對于理解疾病的發(fā)病機(jī)制、識別潛在的自身抗原、疫苗的設(shè)計研發(fā)以及癌癥免疫治療有著極為重要的意義。目前檢測B細(xì)胞表位的實(shí)驗方法都是費(fèi)力且資源密集型，由此，一些簡便的計算型方法被開發(fā)出來進(jìn)行B細(xì)胞表位預(yù)測，以便為實(shí)驗方法提供方向性指導(dǎo)。然而，大部分計算型方法只是

2、粗略地將輸入抗原表面區(qū)域劃分成表位和非表位兩種情況而不考慮是針對哪種抗體的表位，因此，為了能準(zhǔn)確地反映B細(xì)胞表位抗原特異性這一生物事實(shí)，我們的目標(biāo)是利用并改進(jìn)已知的基于3維蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的普遍性B細(xì)胞表位預(yù)測軟件Epitopia[8,9]來解決針對特定抗體的B細(xì)胞表位預(yù)測問題。
　　我們挑選了60個不冗余的抗原抗體蛋白質(zhì)復(fù)合物來進(jìn)行訓(xùn)練并且留一驗證測試我們的算法準(zhǔn)確率，我們在對訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練的時候考慮了抗體的互補(bǔ)決定區(qū)對于抗原抗體結(jié)合

3、區(qū)域的影響，最后針對輸入抗原的每個表面殘基進(jìn)行打分預(yù)測，基于統(tǒng)一的算法思想，我們最終提出了兩種效果最好的實(shí)施方法(Minus_Add_max和Minus_Add_mean)，并將兩種方法的結(jié)果與Epitopia[8,9]以及現(xiàn)有的其他近幾年的B細(xì)胞表位預(yù)測軟件（包括只考慮抗原的和同樣考慮了抗體的預(yù)測軟件）進(jìn)行比較。假設(shè)我們考慮一次成功的表位預(yù)測意味著表位殘基的平均得分比所有表面殘基得分的平均分要高，那么我們的方法均優(yōu)于Epitopia[

4、8,9]，且較好于其他最近的B細(xì)胞表位預(yù)測軟件，其中Minus_ Add_ max的預(yù)測成功率為83％比Epitopia[8,9](76％)高出7％，結(jié)果表明我們的針對特定抗體的B細(xì)胞表位預(yù)測方法相比于其他最新的針對特定抗體的表位預(yù)測軟件是有競爭力的，而且優(yōu)于類似于Epitopia[8,9]這樣的只考慮抗原的表位預(yù)測方法。
　　我們的針對特定抗體的B細(xì)胞表位預(yù)測方法之所以會有不錯的準(zhǔn)確率是因為一個抗原表面殘基會成為表位殘基取決于抗