基于改进的人工神经网络方法预测CTL表位

• 作者: 刘伟 刘涛 宋哲 王雪颖 邱晓明
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 人工神经网络 BP网络 CTL表位 MHC-短肽复合物
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 工程物理、工程力学
• 页码范围: 473-478
• 页数: 6页
• 分类号: Q811.4
• 字数: 4127字
• 语种: 中文

摘要

为简化细胞病毒T细胞(cytotoxicity T lymphocytek, CTL)表位鉴定方法,应用改进的人工神经网络方法定量研究了短肽与MHC(major histocompatibility complex)分子结合亲合力的关系,并建立了CTL表位的预测模型,得到了预测模型最优性能参数.用此模型对短肽与HLA-A*0201分子结合的805个预测样本进行了预测,预测准确度达到73.8%.对来自黑色素MAGE-2的短肽与MHC分子的结合亲合力也进行了预测,结果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伟	大连理工大学物理系	133	461	9.0	17.0
2	宋哲	大连理工大学物理系	6	26	3.0	5.0
3	刘涛	大连理工大学物理系	33	140	7.0	10.0
4	邱晓明	大连理工大学物理系	12	33	4.0	5.0
5	王雪颖	大连理工大学物理系	2	11	2.0	2.0