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IMUNOINFORMáTICA IBD

EDIÇOES NOSSO CONHECIMENTO
01 / 2026
9786209503344
Portugués

Sinopsis

A identificaçao de peptídeos de ligaçao ao Complexo Principal de Histocompatibilidade (MHC) é um passo importante na seleçao de candidatos a epítopos de células T adequados para uso em novas vacinas. A ranhura de ligaçao da molécula MHC Classe II é aberta em ambos os lados, o que permite uma alta variabilidade no comprimento dos peptídeos que se ligam a essa molécula e, consequentemente, complica a previsao do motivo central de ligaçao. Uma abordagem computacional precisa e eficiente para a previsao desses peptídeos pode reduzir significativamente o tempo e o custo necessários para o desenvolvimento de novas vacinas. O EpiGASVM, uma nova abordagem para a previsao in silico de epítopos MHC Classe II, foi desenvolvido combinando Algoritmos Genéticos e Máquinas de Vetor de Suporte. Nove variaçoes do EpiGASVM foram aplicadas a dois conjuntos de dados de referência com similaridade reduzida. A precisao da previsao e a área sob a curva característica de operaçao do recetor foram calculadas como medidas de desempenho. A técnica é comparada com algumas técnicas de ponta nesta área (por exemplo, ARB, SMM-Align, PROPRED, NN-Align). Os resultados mostram que o EpiGASVM é uma nova técnica promissora para a soluçao do problema de previsao de epítopos MHC Classe II.

PVP
94,99