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SVM-based prediction of linear B-cell epitopes using Bayes Feature Extraction

机译:使用贝叶斯特征提取的基于SVM的线性B细胞表位预测

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摘要

BackgoundThe identification of B-cell epitopes on antigens has been a subject of intense research as the knowledge of these markers has great implications for the development of peptide-based diagnostics, therapeutics and vaccines. As experimental approaches are often laborious and time consuming, in silico methods for prediction of these immunogenic regions are critical. Such efforts, however, have been significantly hindered by high variability in the length and composition of the epitope sequences, making naïve modeling methods difficult to apply.
机译:背景技术鉴定抗原上的B细胞表位一直是研究的主题,因为这些标记的知识对基于肽的诊断,治疗和疫苗的开发具有重大意义。由于实验方法通常是费力且费时的,因此用于预测这些免疫原性区域的计算机方法至关重要。然而,由于表位序列的长度和组成的高度可变性极大地阻碍了这种努力,从而使朴素的建模方法难以应用。

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