独立成分方法分析蛋白酶体靶蛋白酶切位点的特异性

摘要

我们的人类身体不断地受到数十亿潜在病原体的威胁，例如细菌，病毒，真菌和寄生虫。因此，多层防御已经演变成通过复杂的机制来保护人类身体免受这些病原体的侵害。物理和化学屏障，如皮肤或胃液，是防止病原体进入宿主生物体的主要非特异性防护屏障。CD8+T淋巴细胞是特异性免疫细胞，它介导了对肿瘤的有效免疫反应，CD8+T细胞能识别清除病毒细胞。 细胞表面表达的主要组织相容性复合体，MHCⅠ(major histocompatibility complex)分子向外界传递抗原多肽，使其能够被细胞毒性T淋巴细胞CTLs(cytotoxic T cell)特异性识别。这些特殊的T细胞可以检测到其他细胞，这些细胞内能表达外来或异常(即突变的)蛋白分子，并随后从体内清除这些多余的细胞。这些抗原肽需要26s蛋白酶体降解抗原蛋白，形成抗原肽的大小要适合运输，它们由抗原相关转运体TAP(transporterassociated with antigen processing)分子运输至内质网ER(endoplasmic reticulum)，和MHCⅠ类分子的结合槽对接。 T细胞在免疫过程中，主要是通过其表面受体TCR(T cell receptor)对抗原肽的识别启动免疫反应。在本文研究中，从相应资源的数据库找到相关抗原肽对应的源蛋白，构成蛋白酶体裂解位点正负样本实验数据，采用负熵的FastICA方法建立蛋白酶体裂解位点预测模型，预测准确度为70.86%。将本文建立的预测模型和文献的其它模型在相同的数据下进行对比分析，本文的预测模型结果更佳。另外，通过对蛋白酶体结构分析可知，蛋白酶体对抗原蛋白裂解位点是有选择的，并对裂解位点的特异性进行分析讨论。

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摘 要

Abstract

4.2 抗原肽的氨基酸编码

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1 绪论

1.1 免疫系统与免疫应答

1.2 抗原肽加工提呈过程

1.2.1 内源性抗原的泛素化

1.2.2 泛素化抗原蛋白的降解

1.2.3 MHC-I类限制性抗原加工递呈途径

1.3 本文主要研究内容

2 独立成分分析方法（ICA）

2.1 独立成分分析方法简介

2.1.1 ICA的数学模型

2.1.2 ICA的基本假设

2.2 独立成分分析的数学和信息论基础

2.2.1 信号的统计独立性

2.2.2 信号独立性的度量

2.3 独立成分分析(ICA)的目标函数

2.3.1 极大似然估计

2.3.2 信息最大化

2.3.3 互信息最小化

2.4 独立成分分析(ICA)的目标函数优化算法

3 基于负熵的FastICA算法

3.1 FastICA简介

3.2 FastICA的数据预处理

3.2.1 主成分分析

3.2.2 数据的球化

3.3 FastICA的正交变换

3.4 FastICA回归模型

3.5 基于负熵的FastICA算法实现步骤

(1)观测数据，去均值，标准化得到

3.6 交叉验证

4 建立预测模型

4.1 预测模型的构建

4.2 抗原肽的氨基酸编码

4.3 样本数据的获取

5 结果与讨论

5.1 模型的预测能力

5.2 模型的权重系数

5.3 同一测试集下不同预测模型的性能比较

5.4 蛋白酶体对靶蛋白酶切位点的特异性分析

结 论

参 考 文 献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致 谢