免疫信息學(xué)

前言

　　本書(shū)闡述的是免疫信息學(xué)相關(guān)內(nèi)容及其在免疫原性預(yù)測(cè)中日益重要的作用。所謂免疫原性，即當(dāng)病原體暴露于免疫系統(tǒng)監(jiān)視下時(shí)，誘導(dǎo)特異性免疫應(yīng)答的能力。免疫信息學(xué)是將基于計(jì)算機(jī)科學(xué)的信息技術(shù)應(yīng)用于免疫系統(tǒng)中分子之間相互作用的一門(mén)學(xué)科，近年來(lái)，免疫信息學(xué)在科學(xué)前沿領(lǐng)域和實(shí)際應(yīng)用方面的發(fā)展為世人矚目，除用于免疫原性的預(yù)測(cè)之外，還可參與解決免疫學(xué)的幾乎所有問(wèn)題。盡管許多人對(duì)免疫信息學(xué)在疫苗發(fā)現(xiàn)和研究中的實(shí)際應(yīng)用尚存疑問(wèn)，但能理解并充分利用其潛能的人已將該方法視為一種重要工具?！睹庖咝畔W(xué)——計(jì)算機(jī)輔助預(yù)測(cè)免疫原性》一書(shū)是渴望緊跟此新興技術(shù)者的入門(mén)讀物。本書(shū)并不打算無(wú)所不包，而是重點(diǎn)關(guān)注免疫信息學(xué)中的重要領(lǐng)域，試圖讓讀者對(duì)免疫信息學(xué)的地位及其發(fā)展趨勢(shì)有所了解。我們希望本書(shū)不僅能吸引讀者，而且可為免疫信息學(xué)在免疫學(xué)和疫苗學(xué)中的應(yīng)用提供深厚的背景知識(shí)。由于系統(tǒng)生物學(xué)正高速發(fā)展并影響著其他領(lǐng)域，毫無(wú)疑問(wèn)，生物科學(xué)包括免疫學(xué)的未來(lái)必然屬于那些有能力將生物科學(xué)的實(shí)驗(yàn)和理論緊密結(jié)合的人，因?yàn)樗麄兡芤恢陛p松地將實(shí)驗(yàn)技術(shù)和計(jì)算科學(xué)相結(jié)合。作為一門(mén)交叉學(xué)科，免疫信息學(xué)要取得支配地位尚需時(shí)日，但這天終將到來(lái)，正如那些身穿白大褂、只知道手持吸液管反對(duì)自動(dòng)化的勒德分子（Luddite）和只會(huì)傻瞪著電腦屏幕的笨拙的人最后都將被時(shí)代拋棄。科學(xué)研究作為一個(gè)整體，應(yīng)當(dāng)盡可能全身心地接受免疫信息學(xué)帶來(lái)的變化。相信假以時(shí)日，人們對(duì)免疫信息學(xué)的懷疑和排斥就將消除，因此，翻開(kāi)《免疫信息學(xué)——計(jì)算機(jī)輔助預(yù)測(cè)免疫原性》這本書(shū)吧，獲取其中的智慧，品味其中的精華，收集深刻的見(jiàn)解，同時(shí)忘記其中諸多的瑕疵、矛盾、缺點(diǎn)及遺漏，銘記最重要的是從中學(xué)習(xí)并盡量享受學(xué)習(xí)的樂(lè)趣。

內(nèi)容概要

隨著基因組學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及免疫學(xué)的快速發(fā)展，免疫信息學(xué)已經(jīng)成為一個(gè)新興的且逐步完善的研究領(lǐng)域。免疫信息學(xué)分析就是利用免疫學(xué)的規(guī)律，對(duì)免疫學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，再通過(guò)有效的免疫學(xué)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，從而大幅度地減少免疫學(xué)研究的工作量，節(jié)約研究成本，促進(jìn)現(xiàn)代免疫學(xué)的發(fā)展。本書(shū)系統(tǒng)介紹了免疫信息學(xué)的概念、產(chǎn)生和發(fā)展、相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)、研究方法及其應(yīng)用等，特別著重于抗原性的預(yù)測(cè)、分析和計(jì)算機(jī)輔助疫苗設(shè)計(jì)，并介紹了一些復(fù)雜軟件的使用方法，因此理論性和實(shí)用性都很強(qiáng)。　　本書(shū)定位于免疫信息學(xué)初學(xué)者，尤其適合本科生、研究生，對(duì)于免疫學(xué)研究工作者也有很大的參考價(jià)值。

書(shū)籍目錄

譯者序 前言 　1 免疫信息學(xué)與計(jì)算機(jī)輔助預(yù)測(cè)免疫原性：導(dǎo)論 第1部分 數(shù)據(jù)庫(kù) 　2 國(guó)際免疫遺傳學(xué)信息系統(tǒng)(1MGT) 　3 IMGT／HLA數(shù)據(jù)庫(kù) 　4 免疫多態(tài)性數(shù)據(jù)庫(kù)：IPD 　5 T細(xì)胞表位查詢和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)：SYFPEITHI 　6 T細(xì)胞表位、MHC結(jié)合肽和TAP結(jié)合肽的搜尋及描圖 　7 Bcipep數(shù)據(jù)庫(kù)中B細(xì)胞表位的搜尋及描圖 　8 半抗原、載體蛋白和抗半抗原抗體的檢索 第2部分 HLA超型鑒定 　9 基于GRID／CPCA和層次聚類(lèi)法的HLA超型分類(lèi) 　10 HLA-A2超型的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ) 　11 基于MHC結(jié)合肽庫(kù)定義MHC超型 　12 基于肽結(jié)合凹槽靜電分布圖的HLA-I類(lèi)等位基因分型 第3部分 肽與MHC結(jié)合能力的預(yù)測(cè) 　13 特征參數(shù)法預(yù)測(cè)MHC結(jié)合肽 　14 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)MHC結(jié)合肽 　15 人工智能方法預(yù)測(cè)T細(xì)胞表位 　16 小鼠MHC-多肽親和力的預(yù)測(cè) 　17 3D-QSAR模型預(yù)測(cè)MHC-多肽親和力 　18 基于MHC分子模型預(yù)測(cè)表位肽 　19 基于支持向量機(jī)預(yù)測(cè)MHC結(jié)合肽 　20 應(yīng)用SVRMHC方法預(yù)測(cè)多肽與MHC分子的結(jié)合親和力 　21 基于結(jié)構(gòu)及分子模擬預(yù)測(cè)HLA結(jié)合肽 　22 基于結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)MHC結(jié)合肽操作指南 　23 MHC-I及MHC-II與肽結(jié)合的靜態(tài)能分析 　24 分子動(dòng)力學(xué)模擬 　25 一種預(yù)測(cè)MHC-II類(lèi)分子結(jié)合肽的迭代方法 　26 MHC-II類(lèi)分子結(jié)合肽綜合預(yù)測(cè)方法 　27 基于貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MHC-II類(lèi)分子-肽復(fù)合物非線性預(yù)測(cè)模型 第4部分 免疫系統(tǒng)其他特性的預(yù)測(cè) 　28 TAPPred法預(yù)測(cè)抗原中的TAP結(jié)合肽 　29 B細(xì)胞表位的預(yù)測(cè)方法 　30 一種MHC分子結(jié)構(gòu)功官皂相似性分析平臺(tái)：HistoCheck 　31 免疫相關(guān)性毒力因子的預(yù)測(cè) 索引 彩圖

章節(jié)摘錄

　　關(guān)于免疫原性的許多問(wèn)題依然存在：導(dǎo)致免疫原性的內(nèi)在分子機(jī)制是什么？對(duì)于細(xì)胞免疫，表位免疫原性是由多肽和MHC結(jié)合的半衰期（解離率）決定，還是由MI-{C一多肽結(jié)合親和力決定？與抗原提呈細(xì)胞表面的MHC多肽數(shù)量有關(guān)，還是由形成的免疫突觸的持續(xù)作用決定？需要強(qiáng)調(diào)的是，免疫原性并不是單由肽與MHC分子的結(jié)合發(fā)揮功能，而是由機(jī)體識(shí)別的一系列信號(hào)構(gòu)成，多肽只是其中之一。肽的結(jié)合是必要的，但并不是唯一的?！　∫欢螘r(shí)間以來(lái)，數(shù)據(jù)庫(kù)成了生物信息學(xué)的通用語(yǔ)言.雖然生物相關(guān)信息的數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型可能改變，但是數(shù)據(jù)庫(kù)的使用、構(gòu)建和操作都反映了生物信息學(xué)的同一特征，免疫信息學(xué)的數(shù)據(jù)庫(kù)也具有同樣的特征，這些在其對(duì)后基因組生物科學(xué)的支持可以得到證實(shí)。21世紀(jì)，免疫學(xué)進(jìn)入信息經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)得以廣泛傳播。以上所述，雖然對(duì)免疫學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)有特別新的東西，但是免疫信息學(xué)的深入發(fā)展顯示了生物信息學(xué)在免疫學(xué)中的應(yīng)用開(kāi)始擴(kuò)展和成熟?！　±纾琁MGT數(shù)據(jù)庫(kù)（將在第2-4章描述）已關(guān)注免疫重要相關(guān)大分子的序列分析很多年了。定位于表位功能或者以記錄表位MHC分子親和力為主的數(shù)據(jù)庫(kù)相對(duì)較新，但也已初具規(guī)模。

圖書(shū)封面

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