Prediction of B-cell Linear Epitopes with a Combination of Support Vector Machine Classification and Amino Acid Propensity Identification
المؤلفون المشاركون
Chang, Hao-Teng
Pai, Tun-Wen
Wang, Hsin-Wei
Lin, Ya-Chi
المصدر
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-08-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Epitopes are antigenic determinants that are useful because they induce B-cell antibody production and stimulate T-cell activation.
Bioinformatics can enable rapid, efficient prediction of potential epitopes.
Here, we designed a novel B-cell linear epitope prediction system called LEPS, Linear Epitope Prediction by Propensities and Support Vector Machine, that combined physico-chemical propensity identification and support vector machine (SVM) classification.
We tested the LEPS on four datasets: AntiJen, HIV, a newly generated PC, and AHP, a combination of these three datasets.
Peptides with globally or locally high physicochemical propensities were first identified as primitive linear epitope (LE) candidates.
Then, candidates were classified with the SVM based on the unique features of amino acid segments.
This reduced the number of predicted epitopes and enhanced the positive prediction value (PPV).
Compared to four other well-known LE prediction systems, the LEPS achieved the highest accuracy (72.52%), specificity (84.22%), PPV (32.07%), and Matthews' correlation coefficient (10.36%).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Hsin-Wei& Lin, Ya-Chi& Pai, Tun-Wen& Chang, Hao-Teng. 2011. Prediction of B-cell Linear Epitopes with a Combination of Support Vector Machine Classification and Amino Acid Propensity Identification. BioMed Research International،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-990093
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Hsin-Wei…[et al.]. Prediction of B-cell Linear Epitopes with a Combination of Support Vector Machine Classification and Amino Acid Propensity Identification. BioMed Research International No. 2011 (2011), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-990093
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Hsin-Wei& Lin, Ya-Chi& Pai, Tun-Wen& Chang, Hao-Teng. Prediction of B-cell Linear Epitopes with a Combination of Support Vector Machine Classification and Amino Acid Propensity Identification. BioMed Research International. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-990093
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-990093
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر