Identifiering av MHC klass II begränsade peptide epitopes är ett viktigt mål i immunologisk forskning. Ett antal beräkningsverktyg har tagits fram för detta ändamål, men det saknas en storskalig systematisk utvärdering av deras resultat. Häri använde vi en omfattande datauppsättning bestående av mer än 10 000 tidigare opublicerade MHCpeptidbindningsaffiniteter, 29 peptid/MHC kristallstrukturer och 664 peptider experimentellt testade för CD4+ T-cellssvar för att systematiskt utvärdera resultaten av offentligt tillgängliga MHC klass II-bindningsverktyg. I utvalda fall var de bästa verktygen förknippade med AUC-värden upp till 0,86 i allmänhet, men klass II-prognoserna fungerade inte lika bra som historiskt kända för klass I-prognoser. Det verkar som om förmågan hos MHC klass II molekyler att binda variabla längdpeptider, vilket kräver korrekt tilldelning av peptidbindningskärnor, är en kritisk faktor som begränsar prestandan hos befintliga förutsägelseverktyg. För att förbättra prestandan genomförde vi en konsensusförutsägelse som kombinerar metoder med toppprestationer. Vi visar att denna samförståndsstrategi uppnådde bästa övergripande resultat. Slutligen gör vi de stora datauppsättningar som används allmänt tillgängliga som ett riktmärke för att underlätta vidareutveckling av MHC klass II-bindande peptidprediktionsmetoder.
Wang m.fl. REF införde en stor uppsättning referensdata för tidigare opublicerade peptider och använde den för att bedöma prestandan hos nio offentligt tillgängliga MHC-II-bindande peptidprediktionsmetoder.
A Systematic Assessment of MHC Class II Peptide Binding Predictions and Evaluation of a Consensus Approach
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}