《免疫信息学 翻译版》PDF下载

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  • 作  者:D.R.弗芬尔主编
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2010
  • ISBN:9787030262707
  • 页数:279 页
图书介绍:随着基因组学、计算机技术以及免疫学的快速发展,免疫信息学已经发展成一个新兴和逐步完善的研究领域。免疫信息学分析就是利用免疫学的规律,对免疫学实验结果进行预测, 再通过有效的免疫学实验进行验证,从而大幅度地减少免疫学研究的工作量,节约研究成本,促进现代免疫学的更快发展。本书系统介绍了免疫学信息学的概念、免疫信息学的产生和发展、相关数据库、免疫信息学研究方法及其应用等,特别着重于抗原性的预测、分析和计算机辅助疫苗设计,介绍了一些复杂软件的使用方法,使得本书理论性、实用性都很强。本书内容涉及学科、概念众多,但表述简练、图文并茂,便于理解,看了本书,读者就可以动手使用免疫信息学。本书定位于初学者,尤其适合本科生、研究生,对于免疫学研究工作者也有很大参考价值。免疫信息学作为免疫学研究的工具书,必将对我国免疫学教学、科研起很好的促进作用。

1 免疫信息学与计算机辅助预测免疫原性:导论 1

第1部分 数据库 10

2 国际免疫遗传学信息系统(IMGT) 10

3 IMGT/HLA数据库 27

4 免疫多态性数据库:IPD 39

5 T细胞表位查询和预测数据库:SYFPEITHI 49

6 T细胞表位、MHC结合肽和TAP结合肽的搜寻及描图 61

7 Bcipep数据库中B细胞表位的搜寻及描图 75

8 半抗原、载体蛋白和抗半抗原抗体的检索 84

第2部分 HLA超型鉴定 95

9 基于GRID/CPCA和层次聚类法的HLA超型分类 95

10 HLA-A2超型的结构基础 104

11 基于MHC结合肽库定义MHC超型 110

12 基于肽结合凹槽静电分布图的HLA-Ⅰ类等位基因分型 117

第3部分 肽与MHC结合能力的预测 123

13 特征参数法预测MHC结合肽 123

14 机器学习技术预测MHC结合肽 133

15 人工智能方法预测T细胞表位 144

16 小鼠MHC-多肽亲和力的预测 150

17 3D-QSAR模型预测MHC-多肽亲和力 164

18 基于MHC分子模型预测表位肽 175

19 基于支持向量机预测MHC结合肽 182

20 应用SVRMHC方法预测多肽与MHC分子的结合亲和力 189

21 基于结构及分子模拟预测HLA结合肽 195

22 基于结构预测MHC结合肽操作指南 200

23 MHC-Ⅰ及MHC-Ⅱ与肽结合的静态能分析 206

24 分子动力学模拟 214

25 一种预测MHC-Ⅱ类分子结合肽的迭代方法 229

26 MHC-Ⅱ类分子结合肽综合预测方法 237

27 基于贝叶斯神经网络的MHC-Ⅱ类分子-肽复合物非线性预测模型 244

第4部分 免疫系统其他特性的预测 253

28 TAPPred法预测抗原中的TAP结合肽 253

29 B细胞表位的预测方法 257

30 一种MHC分子结构功能相似性分析平台:HistoCheck 263

31 免疫相关性毒力因子的预测 271

索引 278