Sammanfattning Vi introducerade tidigare en on-line resurs, RANKPEP som använder positionsspecifika poängmatriser (PSSM) eller profiler för förutsägelse av peptid-MHC klass I (MHCI) bindning som en grund för CD8 T-cell epitope identifiering. Här, med hjälp av PSSM som är strukturellt överensstämmande med bindningsläget för MHC klass II (MHCII) ligander, har vi utökat RANKPEP till förutsägelse av peptid-MHCII bindning och förväntan av CD4 T-cell epitoper. För närvarande kan 88 och 50 olika MHCI- och MHCII-molekyler, respektive, vara riktade för peptidbindningsprognoser i RANKPEP. Eftersom lämplig bearbetning av antigenpeptider måste ske före histokompatibilitetskomplexets (MHC) bindning, är klyvningsställets förutsägelsemetoder viktiga tillägg för upptäckt av T-cellsepitop. Med tanke på att C-terminus av de flesta MHCI-begränsade epitopes resultat från proteasomal klyvning, har vi modellerat klyvningsområdet från kända MHCI-begränsade epitopes med hjälp av statistiska språkmodeller. RANKPEP-servern avgör nu om Cterminus för någon förutsagd MHCI ligand kan bli resultatet av sådan proteasomal klyvning. Även implementeras är en variabilitet maskering funktion. Denna funktion fokuserar förutsägelsen på bevarad snarare än mycket varierande proteinsegment kodade av infektiösa genom, vilket erbjuder identifiering av invariant T-cell epitopes för att motverka mutation som en immunundvikande mekanism.
RANKPEP resurs REF använder denna metod för att förutsäga peptidbindning till MHC klass I och klass II molekyler.
Enhancement to the RANKPEP resource for the prediction of peptide binding to MHC molecules using profiles
{'venue': 'Immunogenetics', 'journal': 'Immunogenetics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}