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Immunoinformatica

by Amr Badr , Emad Nabil
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9786209598050
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Edizioni Sapienza
  • Publisher Imprint: Edizioni Sapienza
  • Publication Date:
  • Pages: 108
  • Original Price: GBP 58.0
  • Language: Italian
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 155 grams
  • BISAC Subject(s): General

L'identificazione dei peptidi leganti il complesso maggiore di istocompatibilit� (MHC) � un passo importante nella selezione dei candidati epitopi delle cellule T adatti all'uso nei nuovi vaccini. La scanalatura di legame della molecola MHC di classe II � aperta su entrambi i lati, il che consente un'elevata variabilit� nella lunghezza dei peptidi che si legano a questa molecola e, di conseguenza, complica la previsione del motivo centrale di legame. Un approccio computazionale accurato ed efficiente per la previsione di tali peptidi pu� ridurre notevolmente il tempo e i costi necessari per la progettazione di nuovi vaccini. EpiGASVM, un nuovo approccio per la previsione in silico degli epitopi MHC di classe II, � stato sviluppato combinando algoritmi genetici e macchine a vettori di supporto. Nove varianti di EpiGASVM sono state applicate a due set di dati di riferimento a similarit� ridotta. L'accuratezza della previsione e l'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore sono state calcolate come misure di prestazione. La tecnica � stata confrontata con alcune tecniche all'avanguardia in questo settore (ad esempio ARB, SMM-Align, PROPRED, NN-Align). I risultati mostrano che EpiGASVM � una nuova tecnica promettente per la soluzione del problema della previsione degli epitopi MHC di classe II.

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