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构象性B细胞表位预测的免疫信息学方法及其网络资源(可编辑)
构象性B细胞表位预测的免疫信息学方法及其网络资源 生命科学 第22卷 第9期 Vol. 22, No. 9 Chinese Bulletin of Life Sciences 2010年9月 Sep., 2010 文章编号 :1004-0374201009-0946-06 构象性B 细胞表位预测的免疫信息学方法及其网络资源 欧阳玉梅 伊犁师范学院文理系计算机教研室,奎屯 833200 摘 要:抗原表位预测是免疫信息学研究的重要方向之一,可以给实验提供重要的线索。B 细胞表位 或抗原决定簇是抗原中可被B 细胞受体或抗体特异性识别并结合的部位。实际上,近90% 的B 细胞表 位是构象性的。即使抗原蛋白质三级结构已知,B 细胞表位预测仍然是一大挑战。该文结合实例阐述 当今主要的构象性B 细胞表位预测方法和算法:机器学习预测、非机器学习的计算预测、基于噬菌体 展示数据的识别方法,以及一些也可用于构象性B 细胞表位预测的通用蛋白质- 蛋白质界面预测方法; 介绍昀新相关预测软件和Web 服务资源,说明未来的研究趋势。 关键词:抗原;抗体;表位;预测;构象性 中图分类号: R392.12; R392-3 文献标识码:A An introduction to the immunoinformatics methods for conformational B-cell epitope prediction and its web-based resources OUY ANG Y u-mei Department of Liberal Arts Science, Yili Normal University, Kuitun 833200, China Abstract: Accurate prediction of epitopes is an important goal of immunoinformatics, which can give important clues to experiments. B-cell epitopes or antigenic determinant is a part of an antigen recognized by either a particular antibody molecule or a particular B-cell receptor of the immune system. Up to 90% of B-cell epitopes are conformational in nature. Even when the tertiary structure of the antigen is available, the accurate prediction of B-cell epitopes remains challenging. First, this review illustrated current prediction methods and algorithms for the conformational B-cell epitopes by describing some examples, including machine-learning approaches, computational prediction methods independent of machine-learning approach, Phage-displayed data based approaches, along with some universal recognizing approaches of protein-protein interface prediction. Next, it presented the latest software packages and web services available online that relate to conformational B-cell epitope prediction, and projected future developments. Key words: antigen; antibody; epitope; prediction; conformational B细胞表位或抗原决定簇是抗原中可被B 细胞 提高研究效率。 受体或抗体特异性识别并结合的部位。许多免疫检 B细胞表位可以分为两类:线性连续表位和 测和免疫治疗学应用是基于抗体识别表位的能力。 构象性不连续表位。前者是肽链上一段连续的氨 表位上特定残基及其位置的确
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