針對特定抗體的B細胞表位預測.pdf

1、B細胞表位是抗原中可被效應B細胞產(chǎn)生的抗體特異性識別并結合的部位，B細胞表位分為構象表位（非連續(xù)表位）和線性表位（連續(xù)表位），在自然界中90％的B細胞表位都屬于構象表位，確定B細胞表位對于理解疾病的發(fā)病機制、識別潛在的自身抗原、疫苗的設計研發(fā)以及癌癥免疫治療有著極為重要的意義。目前檢測B細胞表位的實驗方法都是費力且資源密集型，由此，一些簡便的計算型方法被開發(fā)出來進行B細胞表位預測，以便為實驗方法提供方向性指導。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，為了能準確地反映B細胞表位抗原特異性這一生物事實，我們的目標是利用并改進已知的基于3維蛋白質結構的普遍性B細胞表位預測軟件Epitopia[8,9]來解決針對特定抗體的B細胞表位預測問題。
　　我們挑選了60個不冗余的抗原抗體蛋白質復合物來進行訓練并且留一驗證測試我們的算法準確率，我們在對訓練集進行訓練的時候考慮了抗體的互補決定區(qū)對于抗原抗體結合

3、區(qū)域的影響，最后針對輸入抗原的每個表面殘基進行打分預測，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施方法(Minus_Add_max和Minus_Add_mean)，并將兩種方法的結果與Epitopia[8,9]以及現(xiàn)有的其他近幾年的B細胞表位預測軟件（包括只考慮抗原的和同樣考慮了抗體的預測軟件）進行比較。假設我們考慮一次成功的表位預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細胞表位預測軟件，其中Minus_ Add_ max的預測成功率為83％比Epitopia[8,9](76％)高出7％，結果表明我們的針對特定抗體的B細胞表位預測方法相比于其他最新的針對特定抗體的表位預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測方法。
　　我們的針對特定抗體的B細胞表位預測方法之所以會有不錯的準確率是因為一個抗原表面殘基會成為表位殘基取決于抗