【摘要】：B細胞表位識別在疫苗制備和疾病診斷方面有著舉足輕重的地位,但是傳統(tǒng)的實驗手段來定位表位既耗時又費力并且價格昂貴,因此科研人員通過計算的方法來預測表位逐漸成為一個輔助方案,而其中基于噬菌體展示的模擬肽數(shù)據(jù)的表位預測是重要的分支。本文以基于模擬肽的表位預測為主要研究內(nèi)容,對模擬肽的噪聲篩查、表位預測算法及工具以及測試數(shù)據(jù)這三部分進行了主要研究。通過研究傳統(tǒng)噬菌體展示的實驗過程和方法,并參考比對分析現(xiàn)有噪聲篩查工具的實現(xiàn)方法,開發(fā)了一款識別塑料結(jié)合肽在線服務(wù)叫做PSBinder。該服務(wù)采用支持向量機算法,選取優(yōu)化過后的氨基酸組份信息為特征進行構(gòu)建,具備良好的性能。其在線鏈接為http://i.uestc.edu.cn/sarotup/cgi-bin/PSBinder.pl。通過對基于模擬肽的B細胞表位預測評估數(shù)據(jù)的研究,在本課題組原有基礎(chǔ)上進行進一步挖掘處理,整理出了一套包含模板復合物、標準表位以及具體模擬肽數(shù)據(jù)的測試數(shù)據(jù)集。通過研究已有B細胞表位預測工具的實現(xiàn)方法和核心算法,針對現(xiàn)有工具的不足,采用全新的思路和算法開發(fā)了一款新的B細胞表位預測工具,并將其實現(xiàn)為PyMOL軟件的插件。該工具借助PyMOL強大的分子三維結(jié)構(gòu)展示能力和靈活的操作能力,成為了一款具備跨平臺、運行速度快、數(shù)據(jù)有保障、預測準確率高、展示和操作靈活等特點的工具。綜上所述,本課題通過對B細胞表位預測的數(shù)據(jù)、實現(xiàn)算法和評估數(shù)據(jù)的整個流程的研究,開發(fā)了全新的噪聲識別工具和表位預測工具,并更新了基于模擬肽的B細胞表位預測的標準測試集。本研究對噬菌體展示數(shù)據(jù)假陽性識別,疫苗制備以及疾病診斷等方面具有推動作用,在科學研究與實際應(yīng)用中具有一定的意義。
【圖文】：

第一章 緒論 噬菌體展示技術(shù)噬菌體是具備侵染細菌能力的病毒，其最主要構(gòu)成物質(zhì)是蛋白質(zhì)和核酸。細菌的感染，使自身的遺傳物質(zhì)在細菌中表達，然后完成自身的組裝進而體的增殖。通過現(xiàn)代基因工程的實驗手段，把外源遺傳物質(zhì)插入到噬菌體 VIII 中，在經(jīng)過轉(zhuǎn)錄翻譯等過程后會形成的融合蛋白，其仍舊具有裝配能還能夠?qū)⑼庠幢磉_物暴露在表面。并且噬菌體培養(yǎng)成本低，增殖速度快。驗中使用隨機 PCR 等實驗技術(shù)，，往往能十分方便地構(gòu)建含有數(shù)百萬計甚億計的多樣性的噬菌體文庫（phagelibrary）。在此基礎(chǔ)之上，美國密蘇里治·史密斯教授于 1985 年極具開創(chuàng)性地發(fā)明了噬菌體展示技術(shù)[1]，使得能夠像釣魚那樣利用不同的魚餌（生物淘選的靶標）從大海（噬菌體文庫不同種類的魚（產(chǎn)生能與靶標結(jié)合的多肽的噬菌體），該技術(shù)于 2018 獲化學獎。噬菌體展示原理如圖 1-1 所示。

第一章 緒論得到在已經(jīng)發(fā)表數(shù)據(jù)中和自己的研究結(jié)果較為相似的多肽數(shù)據(jù)；PhD7Faster 能夠預測從 Ph.D.-7 文庫中篩選出來的多肽是否具有增殖優(yōu)勢。這些工具都能在一定程度上減輕增殖或選擇相關(guān)噪聲對后續(xù)研究的不利影響。但是現(xiàn)有的噪聲工具還遠不能完全消除噪聲，噪聲消除工具仍舊需要補充和豐富。噪聲消除手段和生信工具的補充將在一定程度上減輕增殖或選擇相關(guān)噪聲對后續(xù)研究的不利影響，減少不必要的實驗和損失，對精準實驗起到推動促進作用。1.3 B 細胞表位預測研究表位（epitope）指的是在抗原表面上能夠與抗體特異性結(jié)合的特異性化學基團，又稱為抗原決定簇。一般的免疫應(yīng)答過程，如圖 1-2 所示，抗原首次入侵免疫系統(tǒng)，其抗原特征會被抗原提呈細胞收集提呈給 T 細胞，T 細胞活化并識別消滅抗原，同時活化的 T 細胞分泌細胞因子幫助 B 細胞增殖分化進而在抗原二次侵入時直接識別并消滅。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：Q503

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