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免疫信息學——計算機輔助預測免疫原性 版權信息
- ISBN：9787030262707
- 條形碼：9787030262707 ; 978-7-03-026270-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
免疫信息學——計算機輔助預測免疫原性 本書特色
隨著基因組學、計算機技術以及免疫學的快速發(fā)展，免疫信息學已經(jīng)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(guī)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(jié)約研究成本，促進現(xiàn)代免疫學的發(fā)展。本書系統(tǒng)介紹了免疫信息學的概念、產(chǎn)生和發(fā)展、相關數(shù)據(jù)庫、研究方法及其應用等，特別著重于抗原性的預測、分析和計算機輔助疫苗設計，并介紹了一些復雜軟件的使用方法，因此理論性和實用性都很強。
免疫信息學——計算機輔助預測免疫原性 內(nèi)容簡介
隨著基因組學、計算機技術以及免疫學的快速發(fā)展，免疫信息學已經(jīng)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(guī)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(jié)約研究成本，促進現(xiàn)代免疫學的發(fā)展。 《現(xiàn)代生物技術前沿 免疫信息學：計算機輔助預測免疫原性》系統(tǒng)介紹了免疫信息學的概念、產(chǎn)生和發(fā)展、相關數(shù)據(jù)庫、研究方法及其應用等，特別著重于抗原性的預測、分析和計算機輔助疫苗設計，并介紹了一些復雜軟件的使用方法，因此理論性和實用性都很強。 《現(xiàn)代生物技術前沿 免疫信息學：計算機輔助預測免疫原性》定位于免疫信息學初學者，尤其適合本科生、研究生，對于免疫學研究工作者也有很大的參考價值。
免疫信息學——計算機輔助預測免疫原性 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(shù)據(jù)庫 2 國際免疫遺傳學信息系統(tǒng)（1MGT） 3 IMGT／HLA數(shù)據(jù)庫 4 免疫多態(tài)性數(shù)據(jù)庫：IPD 5 T細胞表位查詢和預測數(shù)據(jù)庫：SYFPEITHI 6 T細胞表位、MHC結合肽和TAP結合肽的搜尋及描圖 7 Bcipep數(shù)據(jù)庫中B細胞表位的搜尋及描圖 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 基于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 基于MHC結合肽庫定義MHC超型 12 基于肽結合凹槽靜電分布圖的HLA-I類等位基因分型第3部分 肽與MHC結合能力的預測 13 特征參數(shù)法預測MHC結合肽 14 機器學習技術預測MHC結合肽 15 人工智能方法預測T細胞表位 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 基于MHC分子模型預測表位肽 19 基于支持向量機預測MHC結合肽 20 應用SVRMHC方法預測多肽與MHC分子的結合親和力 21 基于結構及分子模擬預測HLA結合肽 22 基于結構預測MHC結合肽操作指南 23 MHC-I及MHC-II與肽結合的靜態(tài)能分析 24 分子動力學模擬 25 一種預測MHC-II類分子結合肽的迭代方法 26 MHC-II類分子結合肽綜合預測方法 27 基于貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡的MHC-II類分子-肽復合物非線性預測模型第4部分 免疫系統(tǒng)其他特性的預測 28 TAPPred法預測抗原中的TAP結合肽 29 B細胞表位的預測方法 30 一種MHC分子結構功官皂相似性分析平臺：HistoCheck 31 免疫相關性毒力因子的預測索引彩圖
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