免疫信息学原理及其应用PDF电子书下载

第1章　绪论 1

1.1　免疫信息学是一门新兴交叉学科 1

1.2　免疫信息学研究的基本问题 2

1.3　免疫信息学研究的基本方法 2

1.3.1 数据库构建方法 3

1.3.2　计算与统计学方法 3

1.3.3　数学建模与计算机模拟方法 3

1.4　免疫信息学的应用 4

1.4.1 系统免疫学理论与人工智能研究 4

1.4.2　疫苗研发与传染病研究 5

1.4.3 实验与临床免疫学研究 5

参考文献 5

第2章　免疫生物学基础 9

2.1　免疫应答 9

2.1.1　天然免疫 9

2.1.2　适应性免疫 9

2.2　免疫系统的组成与结构 10

2.2.1 免疫器官 10

2.2.2　免疫细胞 11

2.2.3 免疫分子 12

2.3　免疫系统的机制 12

2.3.1 抗原 12

2.3.2 免疫系统的特异性识别 13

2.3.3　免疫记忆与免疫耐受 15

2.4　免疫监督 16

2.5　免疫效应及其调节机制 16

2.5.1 免疫效应 16

2.5.2 免疫调节 17

2.6　免疫系统的复杂性特征 18

2.6.1 复杂性适应系统 18

2.6.2 免疫系统的自组织 18

2.6.3 免疫系统网络 19

2.7　小结 19

参考文献 20

第3章　免疫系统功能模建 21

3.1　淋巴细胞的免疫识别与增殖动力学 21

3.1.1 T、B淋巴细胞受体库大小估计 21

3.1.2　淋巴细胞增殖与分化的克隆模型 24

3.2　独特型网络与免疫应答 28

3.2.1 独特型网络与免疫记忆 28

3.2.2 独特型网络与免疫耐受 29

3.3　免疫系统的调节 29

3.3.1 免疫相关细胞的分子调控网络 29

3.3.2 免疫应答的细胞调节 31

3.3.3　宿主免疫应答的系统水平的调节 32

3.4　小结 34

参考文献 34

第4章　免疫信息学数据库和数据挖掘 37

4.1　数据库概念 37

4.2　免疫信息学数据库 39

4.2.1 简介 39

4.2.2 基于网络的免疫信息学公共数据库利用 39

4.2.3　免疫多态性数据库（IPD） 42

4.2.4 SYFPEITHI 44

4.2.5 IMTECH免疫信息学数据库 44

4.2.6 抗原决定簇数据库（IEDB） 45

4.3　数据挖掘与知识发现 45

4.3.1 数据挖掘在免疫信息学中的作用 45

4.3.2 数据挖掘在免疫信息学中的应用步骤 46

4.3.3 短肽预测的数据挖掘实例 46

参考文献 47

第5章　B细胞表位的预测 49

5.1　线性B细胞表位的预测方法 49

5.1.1 预测算法的基本性质 50

5.1.2　倾向性标度简介 50

5.1.3 常用预测方法与服务器 52

5.2　构象表位预测方法 54

5.2.1 基于序列和3D结构的方法 54

5.2.2　基于结构的预测方法 55

5.2.3　基于序列-结构的预测方法 55

5.2.4　模拟位预测法 56

5.3　小结 56

参考文献 57

第6章　T细胞表位的预测 60

6.1 CTL结合肽预测 60

6.1.1 基于序列的方法、基于结构的方法 61

6.1.2 基于结构的方法 63

6.1.3 常用程序及服务器 64

6.1.4 发展方向 65

6.2　辅助T细胞（Th）结合肽预测 65

6.2.1 基于序列的方法、基于结构的方法 66

6.2.2 常用程序及服务器 69

6.2.3 发展方向 69

6.3　小结 70

参考文献 70

第7章　抗原处理与TAP转运预测 74

7.1 HIV蛋白酶裂解预测 74

7.1.1 HIV蛋白酶裂解预测的结构基础 74

7.1.2　预测原理和方法 75

7.2　蛋白酶体裂解位点的预测 77

7.2.1 结构基础 77

7.2.2　预测原理和方法 78

7.3　抗原处理相关转运蛋白（TAP）的预测 80

7.3.1 TAP结构和特征 80

7.3.2　TAP结合预测原理与方法 80

7.3.3　机器学习方法 81

7.4　整合的方法 82

7.4.1　SMM法 82

7.4.2 NETCTL法 83

7.4.3　WAPP法 83

7.4.4　EpiJen法 84

7.5　小结 85

参考文献 85

第8章　感染性疾病的传播动力学及免疫流行病学模型 88

8.1　感染性疾病的传播动力学模型 88

8.1.1 三个基本模型 89

8.1.2　HIV病毒动力学模型分析 90

8.1.3 同性恋人群中HIV感染的基本流行模型分析 91

8.1.4　SARS传播动力学分析 92

8.2　重要寄生虫病的免疫流行病学模型研究 93

8.2.1 免疫流行病学 94

8.2.2　疟疾的免疫流行病学模型分析 94

8.2.3　血吸虫免疫流行病学模型分析 95

8.2.4　放牧动物线虫免疫流行病学模型分析 97

8.3　小结 99

参考文献 99

第9章　抗病毒疫苗研发 103

9.1　抗HIV病毒疫苗研发 103

9.1.1　减毒活疫苗 105

9.1.2　灭活疫苗 105

9.1.3　病毒颗粒样疫苗 106

9.1.4　亚单位疫苗 106

9.1.5　裸DNA和活重组载体疫苗 106

9.1.6 免疫信息学在HIV疫苗研究中的应用——抗原表位疫苗 107

9.2　抗HBV病毒疫苗研发 109

9.2.1　有效抗原表位的筛选 110

9.2.2　免疫机理的研究 110

9.3　小结 111

参考文献 111

第10章　反向疫苗学在抗细菌疫苗中的应用 113

10.1　疫苗学的发展历程 113

10.2　传统抗细菌疫苗的现状及反向疫苗学的创建 113

10.2.1 活疫苗 114

10.2.2 死疫苗 114

10.2.3　细菌的代谢产物 114

10.2.4　亚单位疫苗 114

10.2.5　基因重组疫苗 114

10.2.6　DNA疫苗 114

10.3　反向疫苗学在抗细菌疫苗中的应用 115

10.3.1　脑膜炎奈瑟球菌B 115

10.3.2　结核分枝杆菌 118

10.3.3　炭疽杆菌 119

10.3.4　肺炎链球菌 121

10.4　小结 122

参考文献 123

第11章　免疫信息学在抗原虫病疫苗研发中的应用 127

11.1　免疫信息学在抗疟疾疫苗研发中的应用 128

11.1.1 疟疾的危害与重要性 128

11.1.2　疟疾疫苗研究的必要性、现状及存在的问题 128

11.1.3　免疫信息学在抗疟疾疫苗研发中的应用现状与展望 129

11.2　免疫信息学在抗利什曼病疫苗研发中的应用 136

11.2.1 免疫信息学在抗利什曼病减毒活疫苗研发中的应用 136

11.2.2 免疫信息学在抗利什曼病基因工程亚单位疫苗研发中的应用 138

11.2.3 免疫信息学在抗利什曼病DNA疫苗研发中的应用 138

11.3　免疫信息学在抗弓形虫病疫苗研发中的应用 139

11.3.1 免疫信息学在抗弓形虫病遗传改良疫苗研发中的应用 139

11.3.2　免疫信息学在抗弓形虫病重组亚单位疫苗研发中的应用 140

11.4　免疫信息学在抗隐孢子虫病疫苗研发中的应用 140

11.5　免疫信息学在抗球虫病疫苗研发中的应用 141

11.6　小结 143

参考文献 143

第12章　抗蠕虫疫苗研发 151

12.1　吸虫疫苗的研发 151

12.1.1 应用反向疫苗学理论与技术研发抗血吸虫疫苗 151

12.1.2　基于血吸虫基因组序列信息的疫苗候选分子发现技术 152

12.1.3　血吸虫保护性抗原或表位的实验筛选与鉴定 153

12.1.4　保护性B细胞抗原或表位的筛选与鉴定 154

12.1.5 T细胞抗原或表位的筛选与绘制 155

12.2　绦虫疫苗研发 156

12.2.1 绦虫感染免疫生物学——绦虫疫苗研发的实验基础 156

12.2.2　基于基因组序列信息的候选疫苗分子的发现 157

12.2.3　抗原表位预测及鉴定 157

12.3　线虫疫苗的研发 158

12.3.1 大规模EST序列的测定与分析 159

12.3.2 高通量筛选差异表达分子 159

12.4　小结 160

参考文献 160

第13章　免疫信息学和抗肿瘤疫苗的研发 163

13.1　免疫信息学在肿瘤疫苗候选抗原分子鉴定上的应用 164

13.1.1 CTL筛选法 164

13.1.2 重组cDNA表达文库的血清学方法 164

13.1.3 多肽洗脱法 165

13.1.4 cDNA的差示分析技术 165

13.1.5 蛋白质组学技术 165

13.1.6 组合肽库技术 165

13.1.7 肿瘤抗原B细胞表位、T细胞表位的免疫信息学预测 166

13.2　肿瘤疫苗研究进展 167

13.2.1　肿瘤细胞疫苗 167

13.2.2　肿瘤抗原疫苗 168

13.2.3 多肽疫苗 170

13.2.4 核酸疫苗 171

13.2.5 树突状细胞（DC）疫苗 171

13.3　小结 174

参考文献 174

第14章　生物信息学在抗自身免疫病疫苗研发中的应用 180

14.1　免疫信息学在自身免疫病发病机制研究中的应用 181

14.1.1 免疫信息学在Ⅰ型糖尿病疫苗相关分子研究中的应用 181

14.1.2 免疫信息学在类风湿关节炎疫苗相关分子研究中的应用 182

14.1.3　免疫信息学在系统性红斑狼疮疫苗相关分子研发中的应用 183

14.1.4 免疫信息学在其他自身免疫病发病机制研究中的应用 184

14.2　生物信息学在自身免疫病蛋白疫苗研发中的应用 185

14.2.1 生物信息学在Ⅰ型糖尿病蛋白疫苗研发中的应用 185

14.2.2 免疫信息学在类风湿关节炎肽疫苗研发中的应用 187

14.2.3 免疫信息学在系统性红斑狼疮肽疫苗研发中的应用 189

14.2.4 免疫信息学在其他自身免疫病肽疫苗研发中的应用 189

14.3　免疫信息学在自身免疫病DNA疫苗研发中的应用 191

14.3.1 生物信息学在Ⅰ型糖尿病DNA疫苗研发中的应用 191

14.3.2 生物信息学在类风湿关节炎DNA疫苗中的应用 194

14.3.3 生物信息学在系统性红斑狼疮DNA疫苗研发中的应用 194

14.3.4 免疫信息学在其他自身免疫病DNA疫苗研发中的应用 195

14.4　免疫信息学在自身免疫病细胞疫苗中的应用 196

14.5　小结 197

参考文献 197

第15章　免疫信息学在实验与临床免疫学中的应用 205

15.1　免疫信息学在实验免疫学中的应用 205

15.1.1　T细胞识别与活化功能分析 206

15.1.2 免疫系统相关分子的鉴定及其作用机制 207

15.2　免疫信息学在临床免疫学中的应用 211

15.2.1 变应原预测 212

15.2.2 免疫疾病相关基因的鉴定 213

15.3　免疫信息学改进器官移植、肿瘤预后结果分析 214

15.4　小结 216

参考文献 216

附录A 220

附录B 227