基于深度最大输出网络的抗体种型特异性B细胞表位预测

• 作者: 练瑶 葛猛 黄泽炽
• 来源期刊: 激光生物学报
• 学科: 医学
• 关键词: 深度最大输出网络 抗体种型 B细胞表位 预测
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: R392.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7146.2016.01.008

摘要

B细胞表位研究有助于肽段疫苗研制,抗体研制以及疾病诊断和治疗研究.不同的B细胞表位诱导免疫系统产生不同的抗体种型,探索研究能够诱导特异性抗体产生的B细胞表位具有重要意义.基于二肽组成特征,利用深度最大输出网络算法训练构建三个二类分类器,分别对应诱导三种不同特异性抗体的B细胞表位,即IgA表位,IgE表位以及IgG表位.通过五折交叉验证训练和测试这三个分类器,获得AUC的值分别为0.78,0.93以及0.78.IgA表位和IgE表位分类器的预测能力优于其它IgA表位和IgE表位分类器,IgG表位分类器和其它IgG表位分类器的预测能力相当.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛猛	中国科学院基因组科学及信息重点实验室	4	37	2.0	4.0
2	练瑶	清华大学生命科学学院	2	0	0.0	0.0
3	黄泽炽	中国科学院生物物理研究所	1	0	0.0	0.0