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] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] D.R.弗勞爾 編，吳玉章 等 譯

圖書標籤:

• 免疫信息學
• 生物技術
• 免疫原性預測
• 計算生物學
• 生命科學
• 免疫學
• 蛋白質組學
• 藥物設計
• 疫苗研發
• 生物信息學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030262707

版次：1

商品編碼：12189150

包裝：平裝

叢書名： 現代生物技術前沿

外文名稱：Immunoinformatics Predicting Immunogenicity in Silico

開本：16開

齣版時間：2010-01-01

用紙：膠版紙

頁數：279

字數

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。

計算機輔助診斷與個性化醫療中的新興方法論 探索生物醫學的未來圖景，聚焦於計算建模、大數據分析在疾病診斷、藥物研發和個體化治療中的革命性應用。 本書深入剖析瞭當前生物醫學研究領域中計算方法的快速發展及其對傳統實踐的深刻影響。我們旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解如何利用先進的計算機科學工具和龐大的生物學數據集，來推動精準醫療時代的到來。 第一部分：計算生物學基礎與數據驅動的生物學洞察 本部分奠定瞭理解現代生物醫學計算方法的基礎。我們將詳細介紹生物信息學、係統生物學和高通量組學數據（基因組學、轉錄組學、蛋白質組學）的采集、處理和分析技術。 第一章：生物信息學核心算法與數據庫 重點介紹序列比對、結構預測的基本算法（如BLAST、HMMs）以及主要的生物學數據庫（如NCBI全庫、UniProt、PDB）的結構與檢索策略。討論如何高效地從海量原始數據中提取有意義的生物學信息。 第二章：高通量組學數據處理與標準化 探討下一代測序（NGS）數據的質量控製、比對和定量分析流程。內容涵蓋RNA-Seq差異錶達分析、ChIP-Seq峰值檢測，以及單細胞測序數據的降維和聚類技術。強調數據去噪和批次效應校正的重要性。 第三章：係統生物學建模與網絡分析 闡述將生物係統視為相互作用網絡的視角。介紹如何構建和分析基因調控網絡、蛋白質相互作用網絡（PPIs）以及代謝通路。討論中心性指標（如度、介數中心性）在識彆關鍵節點（Hub Genes）中的應用，以及如何利用網絡拓撲結構預測功能模塊。 第四章：結構生物信息學與藥物靶點識彆 深入研究蛋白質三維結構的計算預測方法（如同源建模、從頭計算），以及蛋白質-配體相互作用的分子對接技術。詳細講解如何利用結構信息來評估潛在藥物靶點的可成藥性，並篩選先導化閤物。 第二部分：疾病的計算錶型與精準診斷 本部分聚焦於如何利用計算模型來解析復雜疾病的分子機製，並將其轉化為實際的診斷工具和風險預測模型。 第五章：計算病理學與醫學影像分析 介紹深度學習，特彆是捲積神經網絡（CNN）在分析病理切片、醫學影像（如MRI、CT）中的應用。討論如何訓練模型自動識彆腫瘤邊界、量化組織病理特徵，以及輔助癌癥分級和預後判斷。 第六章：遺傳變異的緻病性預測 係統梳理單核苷酸多態性（SNPs）、插入缺失（Indels）和拷貝數變異（CNVs）的臨床意義評估方法。涵蓋從基礎的（如物理化學特性改變）到復雜的（如基於進化保守性的預測）的緻病性評分工具，並討論罕見變異的優先排序策略。 第七章：生物標誌物的發現與驗證 探討多組學數據整閤用於發現和驗證新型生物標誌物的方法。重點介紹特徵選擇技術（如LASSO迴歸、隨機森林）在海量數據中篩選高預測效能指標的流程，並討論交叉驗證和獨立數據集驗證的必要性。 第八章：疾病風險預測模型構建 講解如何利用機器學習（如支持嚮量機、梯度提升機）和生存分析模型（如Cox比例風險模型）來預測個體患病風險或疾病進展。討論模型的可解釋性（如SHAP值）在臨床決策支持中的作用。 第三部分：藥物研發的計算加速與優化 本部分轉嚮藥物研發領域，展示計算方法如何顯著縮短研發周期、降低失敗率，並推動新藥的發現。 第九章：虛擬篩選與高通量藥物發現 詳細闡述基於構象的虛擬篩選（Structure-Based Virtual Screening, SBVS）和基於配體的虛擬篩選（Ligand-Based Virtual Screening, LBVS）的流程。分析打分函數（Scoring Functions）的準確性和局限性，以及如何結閤分子動力學模擬來提高篩選的可靠性。 第十章：ADMET屬性的預測與優化 討論吸收（Absorption）、分布（Distribution）、代謝（Metabolism）、排泄（Excretion）和毒性（Toxicity）的計算模型（QSAR/QSPR）。強調早期預測這些藥代動力學屬性對避免後期研發失敗的關鍵作用。介紹基於圖神經網絡（GNNs）的分子屬性預測前沿進展。 第十一章：新型治療策略的計算設計 聚焦於計算方法在設計新型生物大分子藥物（如抗體、多肽）中的應用。包括抗體CDR區的優化、錶位預測，以及新型疫苗佐劑設計的計算考量。 第十二章：個性化用藥與伴隨診斷 探討如何整閤患者的基因組信息、疾病狀態和藥物反應數據，以指導個體化的藥物選擇和劑量調整。討論藥物基因組學（Pharmacogenomics）數據在預測藥物反應異質性中的應用。 --- 本書的每一章都輔以實際案例分析和對主流開源工具的使用指導，旨在使讀者不僅理解理論框架，還能掌握實際操作能力。它麵嚮生命科學研究人員、生物醫學工程師、計算機科學傢以及希望進入計算健康領域的專業人士。通過係統學習，讀者將能夠駕馭數據洪流，加速生物醫學發現的進程，並最終推動更精準、更有效的個體化醫療方案的實施。

評分☆☆☆☆☆

我總是在尋找那些能夠真正拓展我視野的書籍，而《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》這本書，僅僅是品讀封麵上的字體和設計，就讓我感受到一種撲麵而來的學術氣息和科學的嚴謹。它似乎不像一本輕鬆的讀物，更像是一扇通往未知領域的知識殿堂的大門。 “生命科學前沿”這樣的字眼，總是能激發我內心深處對探索未知的好奇心。我一直關注著生物醫學領域的一些重大突破，比如基因編輯技術、精準醫療，還有最近非常火的免疫療法。這本書會不會深入探討這些領域中，關於免疫係統是如何被操縱來對抗疾病的最新研究成果？ 而“免疫信息學”這個概念，對我來說既熟悉又陌生，它暗示著計算機技術與生物學的高度結閤。我最近一直在思考，隨著科技的發展，我們是不是能夠通過“模擬”來加速科學研究的進程，而不是完全依賴於耗時耗力的實驗。這本書會不會介紹一些強大的計算模型，或者是一個全新的分析框架，來幫助我們理解復雜的免疫反應？ “計算機輔助預測免疫原性”這個子標題，更是讓我眼前一亮。如果真的能夠通過計算機來預測一個物質是否能激發免疫反應，那麼在藥物研發、疫苗設計，甚至是在食品安全領域，都將帶來巨大的革新。我想象著，是不是有某種算法，能夠分析分子的結構，然後就告訴我它是不是一個潛在的緻敏原，或者它是否會成為一個有效的疫苗靶點。

評分☆☆☆☆☆

我一直對生命科學領域的交叉學科研究充滿濃厚的興趣，尤其是當它與強大的計算能力相結閤時，所能迸發齣的巨大能量。這本書的標題，《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》，恰恰點燃瞭我對這種融閤的無限遐想。 “生命科學前沿”讓我聯想到那些最激動人心的科學發現，比如基因組編輯的最新進展，或者我們在理解大腦奧秘方麵的新突破。而“應用生物技術”則錶明瞭這本書不僅僅停留在理論層麵，更是關注如何將這些前沿的科學知識轉化為實際可用的技術，造福人類。 “免疫信息學”這個詞組，對我來說，簡直是一把開啓新世界大門的鑰匙。它將計算機科學的邏輯思維和數據處理能力，與免疫學這一復雜而精密的係統相結閤。我一直在思考，在麵對海量的生物數據時，我們如何纔能從中挖掘齣有價值的信息，來理解免疫係統的工作機製。這本書會不會揭示一些巧妙的算法，或者提供一套行之有效的方法論，來幫助我們分析復雜的免疫數據？ “計算機輔助預測免疫原性”更是讓我看到瞭未來的無限可能。如果能夠通過計算機來精準預測一個物質是否會引發免疫反應，這對於藥物研發、疫苗設計，甚至是個性化醫療領域，都將帶來顛覆性的影響。我期待著能夠瞭解，究竟有哪些計算模型能夠做到這一點，它們又是如何工作的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《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》讀起來就充滿瞭現代科技與生命科學深度融閤的魅力，讓我對它充滿瞭期待。雖然我還沒有來得及深入閱讀，但僅僅從書名就能感受到它所涵蓋的知識廣度和深度。 “生命科學前沿”暗示著這本書將觸及當前生命科學領域最尖端的研究動態和發展趨勢，這對於我這樣希望跟上時代步伐的讀者來說，無疑具有巨大的吸引力。而“應用生物技術”則錶明瞭書中內容的實踐性和實用性，不僅僅是理論的堆砌，更強調瞭如何將這些前沿知識轉化為實際應用，解決現實問題。 緊隨其後的“免疫信息學”更是點睛之筆，這個交叉學科聽起來就非常前沿和具有挑戰性。它將計算機科學強大的數據分析和建模能力與復雜的免疫學研究相結閤，這無疑是未來生物醫藥領域的重要發展方嚮。 我尤其對“計算機輔助預測免疫原性”這個子標題感到興奮。想象一下，通過計算機算法來預測哪些分子或者結構更容易引發免疫反應，這對於疫苗研發、藥物設計、過敏性疾病治療甚至腫瘤免疫治療等領域，都可能帶來革命性的突破。它意味著我們可以更高效、更精準地進行研發，減少不必要的實驗成本和時間，加速新療法的誕生。 這種“in silico”的預測方法，用通俗的話講，就是“在電腦裏模擬計算”，這讓我覺得這本書可能充滿瞭各種新穎的算法、模型和數據庫的介紹，或許還會涉及機器學習、人工智能在免疫學領域的具體應用案例。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我第一眼就被它厚重的裝幀和嚴謹的排版所吸引。雖然我還沒來得及翻閱到核心內容，但光是目錄和引言部分就足以讓我對這本書的價值有一個初步的判斷。它似乎不像市麵上一些浮光掠影式的科普讀物，而是更偏嚮於一本係統性的學術專著。 “前沿”二字，在我看來，絕非虛設，它暗示著這本書會深入探討當前免疫學和生物技術領域最活躍的研究方嚮。我個人對疫苗研發的最新進展非常感興趣，特彆是如何設計齣更有效、更安全的疫苗，以及如何應對不斷變異的病原體。這本書會不會觸及例如mRNA疫苗、基因工程疫苗的最新技術，或者是在預測新發傳染病疫苗靶點方麵提供一些思路？ 另外，“免疫信息學”這個詞組，讓我聯想到大數據和人工智能在生命科學中的應用。現在，生物數據的爆炸式增長給研究帶來瞭前所未有的機遇，但也對分析能力提齣瞭極高的要求。這本書是否會介紹如何利用海量的基因組學、轉錄組學、蛋白質組學數據來理解免疫反應的復雜機製？ 又或者，它會提供一些實用的工具或方法，教讀者如何運用計算手段來分析免疫數據，發現新的生物標誌物，甚至預測疾病的發生和發展？ “計算機輔助預測免疫原性”這個部分，更是直擊痛點，在我看來，這無疑是提升研發效率的關鍵。能否在早期就預判一個分子是否具有免疫原性，對於藥物篩選、過敏原檢測乃至自身免疫性疾病的研究都至關重要。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的標題時，我的大腦立刻就被“免疫信息學”這個詞組所吸引。在我看來，這代錶著一種全新的研究範式，是將信息科學的強大分析能力與生命科學的精密研究相結閤，尤其是在復雜如免疫係統這樣的領域。 “生命科學前沿”這四個字，就像是一盞指引燈，預示著這本書的內容將緊密跟蹤最新的科學進展，探討那些尚未被廣泛認知但極具潛力的研究方嚮。我一直對癌癥免疫療法的發展非常關注，比如PD-1抑製劑等藥物的齣現，極大地改變瞭許多癌癥的治療格局。我想瞭解，在免疫信息學領域，是否有新的計算方法能夠幫助我們更深入地理解腫瘤微環境中的免疫細胞相互作用，從而開發齣更有效的聯閤療法。 “應用生物技術”則讓我看到瞭這本書的實用價值。這不僅僅是理論層麵的探討，更關乎實際的應用，如何將這些前沿的知識轉化為解決實際問題的工具。我特彆對“計算機輔助預測免疫原性”這一部分感到好奇。這是否意味著我們可以通過計算機模擬，在早期階段就篩選齣那些具有高免疫原性的物質，例如作為潛在疫苗的候選抗體，或者識彆齣可能引起不良免疫反應的藥物分子，從而大大縮短研發周期，降低實驗成本？ 我希望這本書能夠提供一些具體的案例，展示如何利用生物信息學工具來預測病毒或細菌的抗原錶位，或者如何設計齣能夠誘導特異性免疫應答的疫苗。