生命科學前沿及應用生物技術 免疫信息學：計算機輔助預測免疫原性 [Immunoinformatics Predicting Immunogenicity in Silico] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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生命科學前沿及應用生物技術 免疫信息學：計算機輔助預測免疫原性 [Immunoinformatics Predicting Immunogenicity in Silico] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　隨著基因組學、計算機技術以及免疫學的快速發展，免疫信息學已經成為一個新興的且逐步完善的研究領域。免疫信息學分析就是利用免疫學的規律，對免疫學實驗結果進行預測，再通過有效的免疫學實驗進行驗證，從而大幅度地減少免疫學研究的工作量，節約研究成本，促進現代免疫學的發展。
　　《現代生物技術前沿 免疫信息學：計算機輔助預測免疫原性》係統介紹瞭免疫信息學的概念、産生和發展、相關數據庫、研究方法及其應用等，特彆著重於抗原性的預測、分析和計算機輔助疫苗設計，並介紹瞭一些復雜軟件的使用方法，因此理論性和實用性都很強。
　　《現代生物技術前沿 免疫信息學：計算機輔助預測免疫原性》定位於免疫信息學初學者，尤其適閤本科生、研究生，對於免疫學研究工作者也有很大的參考價值。

內頁插圖

目錄

譯者序
前言
1 免疫信息學與計算機輔助預測免疫原性：導論
第1部分 數據庫
2 國際免疫遺傳學信息係統（1MGT）
3 IMGT／HLA數據庫
4 免疫多態性數據庫：IPD
5 T細胞錶位查詢和預測數據庫：SYFPEITHI
6 T細胞錶位、MHC結閤肽和TAP結閤肽的搜尋及描圖
7 Bcipep數據庫中B細胞錶位的搜尋及描圖
8 半抗原、載體蛋白和抗半抗原抗體的檢索

第2部分 HLA超型鑒定
9 基於GRID／CPCA和層次聚類法的HLA超型分類
10 HLA-A2超型的結構基礎
11 基於MHC結閤肽庫定義MHC超型
12 基於肽結閤凹槽靜電分布圖的HLA-I類等位基因分型

第3部分 肽與MHC結閤能力的預測
13 特徵參數法預測MHC結閤肽
14 機器學習技術預測MHC結閤肽
15 人工智能方法預測T細胞錶位
16 小鼠MHC-多肽親和力的預測
17 3D-QSAR模型預測MHC-多肽親和力
18 基於MHC分子模型預測錶位肽
19 基於支持嚮量機預測MHC結閤肽
20 應用SVRMHC方法預測多肽與MHC分子的結閤親和力
21 基於結構及分子模擬預測HLA結閤肽
22 基於結構預測MHC結閤肽操作指南
23 MHC-I及MHC-II與肽結閤的靜態能分析
24 分子動力學模擬
25 一種預測MHC-II類分子結閤肽的迭代方法
26 MHC-II類分子結閤肽綜閤預測方法
27 基於貝葉斯神經網絡的MHC-II類分子-肽復閤物非綫性預測模型

第4部分 免疫係統其他特性的預測
28 TAPPred法預測抗原中的TAP結閤肽
29 B細胞錶位的預測方法
30 一種MHC分子結構功官皂相似性分析平颱：HistoCheck
31 免疫相關性毒力因子的預測

索引
彩圖

前言/序言

　　本書闡述的是免疫信息學相關內容及其在免疫原性預測中日益重要的作用。所謂免疫原性，即當病原體暴露於免疫係統監視下時，誘導特異性免疫應答的能力。免疫信息學是將基於計算機科學的信息技術應用於免疫係統中分子之間相互作用的一門學科。近年來，免疫信息學在科學前沿領域和實際應用方麵的發展為世人矚目，除用於免疫原性的預測之外，還可參與解決免疫學的幾乎所有問題。盡管許多人對免疫信息學在疫苗發現和研究中的實際應用尚存疑問，但能理解並充分利用其潛能的人已將該方法視為一種重要工具。《免疫信息學——計算機輔助預測免疫原性》-書是渴望緊跟此新興技術者的入門讀物。本書並不打算無所不包，而是重點關注免疫信息學中的重要領域，試圖讓讀者對免疫信息學的地位及其發展趨勢有所瞭解。我們希望本書不僅能吸引讀者，而且可為免疫信息學在免疫學和疫苗學中的應用提供深厚的背景知識。由於係統生物學正高速發展並影響著其他領域，毫無疑問，生物科學包括免疫學的未來必然屬於那些有能力將生物科學的實驗和理論緊密結閤的人，因為他們能一直輕鬆地將實驗技術和計算科學相結閤。作為一門交叉學科，免疫信息學要取得支配地位尚需時日，但這天終將到來，正如那些身穿白大褂、隻知道手持吸液管反對自動化的勒德分子（Luddite）和隻會傻瞪著電腦屏幕的笨拙的人最後都將被時代拋棄。科學研究作為一個整體，應當盡可能全身心地接受免疫信息學帶來的變化。相信假以時日，人們對免疫信息學的懷疑和排斥就將消除。因此，翻開《免疫信息學——計算機輔助預測免疫原性》這本書吧，獲取其中的智慧，品味其中的精華，收集深刻的見解，同時忘記其中諸多的瑕疵、矛盾、缺點及遺漏，銘記最重要的是從中學習並盡量享受學習的樂趣。
　　感謝本書所有作者，沒有他們參加撰寫，本書不可能問世，他們的工作質量也極為突齣。感謝《分子生物學方法》叢書的總編JohnWalker教授，他的幫助和鼓勵從未間斷，使得本書從開始到齣版以來的壓力大為緩解。同時，要感謝Humana全體職員們在本書的編審和齣版中給予的寶貴幫助，他們對本書的內容都給予瞭補充和完善。對於大傢的幫助和建議我深錶感激，本書中齣現的一切錯誤以及遺漏由本人承擔責任。

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