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J-GLOBAL ID：201702268024378477   整理番号：17A0439966

アミノ酸配列から立体構造的B細胞エピトープを予測するための知識駆動型アルゴリズムSEPIa

SEPIa, a knowledge-driven algorithm for predicting conformational B-cell epitopes from the amino acid sequence

著者 (3件)： DALKAS Georgios A. (Univ. Libre de Bruxelles (ULB)) ,  DALKAS Georgios A. (Heriot-Watt Univ.) ,  ROOMAN Marianne (Univ. Libre de Bruxelles (ULB))
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 18  号： Feb  ページ： 18:95 (WEB ONLY)  発行年： 2017年02月 
JST資料番号： U7025A  ISSN： 1471-2105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:抗体により認識され,免疫応答の引き金を引くことができる抗原の表面上の免疫原性領域の同定は,新規で効果的なワクチンの設計のための主要な課題である。計算免疫学技術を通したそのような領域の予測は挑戦的な目標であり,究極的にはそれらの効率性を検証するのに必要とされる実験的試験の劇的限界に導く。しかし,現行の方法は十分な信頼性および/あるいは大規模の適用性から程遠い。結果:大規模に適用するのに十分に迅速な,蛋白質配列からのB細胞エピトープ予測子であるSEPIaを開発した。SEPIaの独創性は,単純ベイズおよびランダムフォレスト分類子の双方の利点を利用する投票アルゴリズムを通した二つの分類子を併用することにある。それは,中央残基のエピトープ/非エピトープ状態を予測するために編集される9残基配列ウィンドウ内の値である13の配列ベースの特徴に基づく。その特徴はアミノ酸のタイプと相同蛋白質におけるその保存性と,溶媒,溶液,柔軟性および無秩序への曝され易さに関連付けられる。最大シグナルは統計的アミノ酸優先性から得られるが,13の特徴全てが予測子の非無視可能性に寄与する。SEPIaの平均予測精度は制限されており,10倍交差検証と独立試験セットの双方において0.65に到達するAUCスコア(受信者動作特性曲線下面積)を持つ。それにもかかわらず,それは同一の試験セットで評価された他の方法のそれよりもわずかに高い。結論:エピトープが既知のヒトβ2アドレナリン作動性G蛋白質共役型受容体である試験蛋白質に対してSEPIaを適用し,有望な結果を得た。実際のAUCスコアはむしろ低いものの,予測したエピトープの多くが共にクラスターを形成し,実験的エピトープ領域に重複した。SEPIaの制約と他の全てのB細胞エピトープ予測子の制約の基礎をなす理由について議論した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： アミノ酸配列 ,  *エピトープ ,  アルゴリズム ,  *免疫反応 ,  抗原 ,  免疫原性 ,  生物学 ,  予測技法 ,  統計学 ,  計算機アルゴリズム ,  分類 ,  精度 ,  ヒト ,  *膜受容体 ,  アドレナリン受容体 ,  *抗原抗体複合体 ,  *機械学習 ,  化学的性質 ,  情報科学
準シソーラス用語： *B細胞エピトープ ,  *免疫応答 ,  計算生物学 ,  予測子 ,  ランダムフォレスト ,  分類子 ,  ベイズ分類子 ,  予測精度 ,  *G蛋白質共役型受容体 ,  アドレナリン作動性受容体 ,  物理化学的性質 ,  バイオインフォマティクス

分類 (3件)： 理論生物学一般  (EA02010D) ,  生体防御と免疫系一般  (ED01010F) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (7件)： アミノ酸配列 ,  立体構造 ,  B細胞エピトープ ,  予測 ,  知識 ,  アルゴリズム ,  Sepia