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A Hybrid Model for Prediction of Peptide Binding to MHC Molecules

机译:一种杂种模型,用于预测肽与MHC分子结合的杂种模型

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摘要

We propose a hybrid classification system for predicting peptide binding to major histocompatibility complex (MHC) molecules. This system combines Support Vector Machine (SVM) and Stabilized Matrix Method (SMM). Its performance was assessed using ROC analysis, and compared with the individual component methods using statistical tests. The preliminary test on four HLA alleles provided encouraging evidence for the hybrid model. The datasets used for the experiments are publicly accessible and have been bench-marked by other researchers.
机译:我们提出了一种用于预测与主要组织相容性复合物(MHC)分子的肽结合的杂种分类系统。该系统结合了支持向量机(SVM)和稳定的矩阵法(SMM)。使用ROC分析评估其性能,并与使用统计测试的个体组分方法进行比较。四个HLA等位基因的初步试验为混合模型提供了令人鼓舞的证据。用于实验的数据集可公开访问,并由其他研究人员标记为基准。

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