《Table 1 MHC binding affinity prediction tools》

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《个性化肿瘤新抗原疫苗中抗原肽预测研究进展》

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NetMHCpan-4.0就是利用人工神经网络（ANN）预测肽与已知序列的MHC-Ⅰ分子结合，该方法在超过180 000个定量结合数据和MS衍生的MHC洗脱配体的组合上进行训练.结合亲和力数据涵盖来自人（HLA-A，B，C，E）、小鼠（H-2）、牛（BoLA）、灵长类动物（Patr，Mamu，Gogo）和猪（SLA）的172个MHC分子.MS洗脱的配体数据涵盖55个HLA和小鼠等位基因，用NetMHCpan软件算法进行肿瘤新抗原预测，计算MHC-Ⅰ类分子与预测肽的结合力.预测的结果中，若%rank<0.5，认为该短肽是MHC-Ⅰ类分子的强结合；0.5<%rank<2，认为该短肽是MHC-Ⅰ类分子的弱结合；%rank>2，认为该肽不能与MHC-Ⅰ分子结合.若被预测的肽段与MHC-Ⅰ类分子的结合力越强，其成为新抗原表位的可能性越大.NetMHCIIpan是典型的MHC-Ⅱ类分子结合肽预测工具，类似于NetMHCpan，可用于预测人的MHC-Ⅱ类HLA-DR、HLA-DP和HLA-DQ，以及小鼠分子（H-2）结合肽的预测，阈值在2<%rank<10.即便NetMHCpan是目前广泛认可的MHC-肽结合预测软件，其预测结果中依然存在着大量的假阳性候选新抗原多肽，仅仅约1%的预测结合肽能被TCR识别产生免疫原性[24].因为预测出的绑定多肽可能不被蛋白酶体水解产生，或者不能有效地刺激CD8+T.此外免疫表位数据库（the immune epitope database，IEDB）[25]整合了目前比较常用的一些新抗原筛选的可用预测软件，涉及有蛋白酶体切割NetChop、TAP转运、MHC结合预测等.相关的软件还有HLA亚型预测:例如HLAminer[26]、Athlates[27]、Polysolver[28]、Optitype[29]、seq2HLA[30]等.基于WGS/WES测序数据预测患者的HLA分型，其预测精度可达90%～99%不等.