【摘 要】
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主要组织相容性复合体(MHC)是由高度多态性基因组成的染色体区域,它通过与抗原蛋白相结合形成MHC-多肽的复合物,可以被运送至抗原提呈细胞表面,通过T细胞受体被T细胞识别,在机体的免疫反应中扮演着重要的作用。MHC分子主要分为两类:MHC-Ⅰ类和MHC-Ⅱ类。MHC-Ⅰ类分子结合肽是指由MHC-Ⅰ类分子和内源性抗原降解后的短肽结合的复合物,是细胞毒性T细胞表位预测的
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主要组织相容性复合体(MHC)是由高度多态性基因组成的染色体区域,它通过与抗原蛋白相结合形成MHC-多肽的复合物,可以被运送至抗原提呈细胞表面,通过T细胞受体被T细胞识别,在机体的免疫反应中扮演着重要的作用。MHC分子主要分为两类:MHC-Ⅰ类和MHC-Ⅱ类。MHC-Ⅰ类分子结合肽是指由MHC-Ⅰ类分子和内源性抗原降解后的短肽结合的复合物,是细胞毒性T细胞表位预测的重要研究内容之一。预测MHC-Ⅰ类分子结合肽对于抗原性分析、疫苗的研发、免疫疾病的研究以及抗体的制备均有重要的指导价值和研究意义。相较于生物实验,使用计算方法预测MHC-I类分子结合肽更为高效且节约成本。目前,基于计算方法的此类研究已取得了一定进展,但在计算模型的预测效果及模型的可解释性方面仍有提高空间。本文构建了一个基于集成架构和深度学习算法的MHC-I类分子结合肽预测模型。我们选用Onehot、氨基酸组成、保守性等8类特征为肽段进行编码,在此基础上构建8个独立的深度学习子网络,并使用加权平均方法实现了集成架构,通过和独立子网的对比实验验证了集成架构在本问题研究中的优越性。本研究在去冗余的独立测试集上AUC为0.953,准确率(Precision)为0.736,与其他同类研究对比后,本模型在该独立测试集上表现最佳。实验结果表明:本研究能有效预测MHC-I类分子结合肽且具有创新性,可为其他研究提供有效的理论参考。
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