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[英] D.R.弗劳尔 编,吴玉章 等 译
出版社: 科学出版社 ISBN:9787030262707 版次:1 商品编码:12189150 包装:平装 丛书名: 现代生物技术前沿 外文名称:Immunoinformatics Predicting Immunogenicity in Silico 开本:16开 出版时间:2010-01-01 用纸:胶版纸 页数:279 字数
《现代生物技术前沿 免疫信息学:计算机辅助预测免疫原性》系统介绍了免疫信息学的概念、产生和发展、相关数据库、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,并介绍了一些复杂软件的使用方法,因此理论性和实用性都很强。
《现代生物技术前沿 免疫信息学:计算机辅助预测免疫原性》定位于免疫信息学初学者,尤其适合本科生、研究生,对于免疫学研究工作者也有很大的参考价值。
前言
1 免疫信息学与计算机辅助预测免疫原性:导论
第1部分 数据库
2 国际免疫遗传学信息系统(1MGT)
3 IMGT/HLA数据库
4 免疫多态性数据库:IPD
5 T细胞表位查询和预测数据库:SYFPEITHI
6 T细胞表位、MHC结合肽和TAP结合肽的搜寻及描图
7 Bcipep数据库中B细胞表位的搜寻及描图
8 半抗原、载体蛋白和抗半抗原抗体的检索
第2部分 HLA超型鉴定
9 基于GRID/CPCA和层次聚类法的HLA超型分类
10 HLA-A2超型的结构基础
11 基于MHC结合肽库定义MHC超型
12 基于肽结合凹槽静电分布图的HLA-I类等位基因分型
第3部分 肽与MHC结合能力的预测
13 特征参数法预测MHC结合肽
14 机器学习技术预测MHC结合肽
15 人工智能方法预测T细胞表位
16 小鼠MHC-多肽亲和力的预测
17 3D-QSAR模型预测MHC-多肽亲和力
18 基于MHC分子模型预测表位肽
19 基于支持向量机预测MHC结合肽
20 应用SVRMHC方法预测多肽与MHC分子的结合亲和力
21 基于结构及分子模拟预测HLA结合肽
22 基于结构预测MHC结合肽操作指南
23 MHC-I及MHC-II与肽结合的静态能分析
24 分子动力学模拟
25 一种预测MHC-II类分子结合肽的迭代方法
26 MHC-II类分子结合肽综合预测方法
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
第4部分 免疫系统其他特性的预测
28 TAPPred法预测抗原中的TAP结合肽
29 B细胞表位的预测方法
30 一种MHC分子结构功官皂相似性分析平台:HistoCheck
31 免疫相关性毒力因子的预测
索引
彩图
感谢本书所有作者,没有他们参加撰写,本书不可能问世,他们的工作质量也极为突出。感谢《分子生物学方法》丛书的总编JohnWalker教授,他的帮助和鼓励从未间断,使得本书从开始到出版以来的压力大为缓解。同时,要感谢Humana全体职员们在本书的编审和出版中给予的宝贵帮助,他们对本书的内容都给予了补充和完善。对于大家的帮助和建议我深表感激,本书中出现的一切错误以及遗漏由本人承担责任。
生命科学前沿及应用生物技术 免疫信息学:计算机辅助预测免疫原性 [Immunoinformatics Predicting Immunogenicity in Silico] 电子书 下载 mobi epub pdf txt
生命科学前沿及应用生物技术 免疫信息学:计算机辅助预测免疫原性 [Immunoinformatics Predicting Immunogenicity in Silico]-so88
生命科学前沿及应用生物技术 免疫信息学:计算机辅助预测免疫原性 [Immunoinformatics Predicting Immunogenicity in Silico] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2022
图书介绍
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[英] D.R.弗劳尔 编,吴玉章 等 译
出版社: 科学出版社 ISBN:9787030262707 版次:1 商品编码:12189150 包装:平装 丛书名: 现代生物技术前沿 外文名称:Immunoinformatics Predicting Immunogenicity in Silico 开本:16开 出版时间:2010-01-01 用纸:胶版纸 页数:279 字数
内容简介
随着基因组学、计算机技术以及免疫学的快速发展,免疫信息学已经成为一个新兴的且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,促进现代免疫学的发展。《现代生物技术前沿 免疫信息学:计算机辅助预测免疫原性》系统介绍了免疫信息学的概念、产生和发展、相关数据库、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,并介绍了一些复杂软件的使用方法,因此理论性和实用性都很强。
《现代生物技术前沿 免疫信息学:计算机辅助预测免疫原性》定位于免疫信息学初学者,尤其适合本科生、研究生,对于免疫学研究工作者也有很大的参考价值。
内页插图
目录
译者序前言
1 免疫信息学与计算机辅助预测免疫原性:导论
第1部分 数据库
2 国际免疫遗传学信息系统(1MGT)
3 IMGT/HLA数据库
4 免疫多态性数据库:IPD
5 T细胞表位查询和预测数据库:SYFPEITHI
6 T细胞表位、MHC结合肽和TAP结合肽的搜寻及描图
7 Bcipep数据库中B细胞表位的搜寻及描图
8 半抗原、载体蛋白和抗半抗原抗体的检索
第2部分 HLA超型鉴定
9 基于GRID/CPCA和层次聚类法的HLA超型分类
10 HLA-A2超型的结构基础
11 基于MHC结合肽库定义MHC超型
12 基于肽结合凹槽静电分布图的HLA-I类等位基因分型
第3部分 肽与MHC结合能力的预测
13 特征参数法预测MHC结合肽
14 机器学习技术预测MHC结合肽
15 人工智能方法预测T细胞表位
16 小鼠MHC-多肽亲和力的预测
17 3D-QSAR模型预测MHC-多肽亲和力
18 基于MHC分子模型预测表位肽
19 基于支持向量机预测MHC结合肽
20 应用SVRMHC方法预测多肽与MHC分子的结合亲和力
21 基于结构及分子模拟预测HLA结合肽
22 基于结构预测MHC结合肽操作指南
23 MHC-I及MHC-II与肽结合的静态能分析
24 分子动力学模拟
25 一种预测MHC-II类分子结合肽的迭代方法
26 MHC-II类分子结合肽综合预测方法
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
第4部分 免疫系统其他特性的预测
28 TAPPred法预测抗原中的TAP结合肽
29 B细胞表位的预测方法
30 一种MHC分子结构功官皂相似性分析平台:HistoCheck
31 免疫相关性毒力因子的预测
索引
彩图
前言/序言
本书阐述的是免疫信息学相关内容及其在免疫原性预测中日益重要的作用。所谓免疫原性,即当病原体暴露于免疫系统监视下时,诱导特异性免疫应答的能力。免疫信息学是将基于计算机科学的信息技术应用于免疫系统中分子之间相互作用的一门学科。近年来,免疫信息学在科学前沿领域和实际应用方面的发展为世人瞩目,除用于免疫原性的预测之外,还可参与解决免疫学的几乎所有问题。尽管许多人对免疫信息学在疫苗发现和研究中的实际应用尚存疑问,但能理解并充分利用其潜能的人已将该方法视为一种重要工具。《免疫信息学——计算机辅助预测免疫原性》-书是渴望紧跟此新兴技术者的入门读物。本书并不打算无所不包,而是重点关注免疫信息学中的重要领域,试图让读者对免疫信息学的地位及其发展趋势有所了解。我们希望本书不仅能吸引读者,而且可为免疫信息学在免疫学和疫苗学中的应用提供深厚的背景知识。由于系统生物学正高速发展并影响着其他领域,毫无疑问,生物科学包括免疫学的未来必然属于那些有能力将生物科学的实验和理论紧密结合的人,因为他们能一直轻松地将实验技术和计算科学相结合。作为一门交叉学科,免疫信息学要取得支配地位尚需时日,但这天终将到来,正如那些身穿白大褂、只知道手持吸液管反对自动化的勒德分子(Luddite)和只会傻瞪着电脑屏幕的笨拙的人最后都将被时代抛弃。科学研究作为一个整体,应当尽可能全身心地接受免疫信息学带来的变化。相信假以时日,人们对免疫信息学的怀疑和排斥就将消除。因此,翻开《免疫信息学——计算机辅助预测免疫原性》这本书吧,获取其中的智慧,品味其中的精华,收集深刻的见解,同时忘记其中诸多的瑕疵、矛盾、缺点及遗漏,铭记最重要的是从中学习并尽量享受学习的乐趣。感谢本书所有作者,没有他们参加撰写,本书不可能问世,他们的工作质量也极为突出。感谢《分子生物学方法》丛书的总编JohnWalker教授,他的帮助和鼓励从未间断,使得本书从开始到出版以来的压力大为缓解。同时,要感谢Humana全体职员们在本书的编审和出版中给予的宝贵帮助,他们对本书的内容都给予了补充和完善。对于大家的帮助和建议我深表感激,本书中出现的一切错误以及遗漏由本人承担责任。
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