加权相关系数核函数及其在T细胞表位预测中的应用  

Improved weighted cross-correlation coefficient with a new kernel and its application in predicting T cell epitopes

作　　者：黄静[1] 马建华[1] 刘楠[1] 钱姗姗[1] 

机构地区：[1]南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510515

出　　处：《南方医科大学学报》2010年第10期2252-2255,共4页Journal of Southern Medical University

基　　金：南方医科大学博士启动基金(B1000369);国家自然科学基金(81000613)~~

摘　　要：T细胞表位的识别和理论预测是计算机辅助疫苗和药物设计中的重要研究内容,在药物设计、疫苗设计、以及帮助人们了解机体免疫功能方面具有重要的指导意义。本文源于多肽的"锚点特征",设计一种加权相关系数,并作为支持向量机的相似函数核,结合演化算法,以支持向量机为基础对T细胞表位进行了理论预测。在同样编码方式下,实验表明采用本文设计的加权互相关系数核函数,其支持向量机模型的预测性能显著提高。We designed a weighted cross-correlation coefficient considering the ＂anchor＂of the T cell epitopes,and used an evolutionary algorithm to search for an optimal weight vector.A SVM model with this new peptide similarity kernel was evaluated on a T-cell data set.The results demonstrated a good performance of this method.

关 键 词：T细胞表位 核方法 支持向量机 遗传算法 交叉相关系数 

分 类 号：R392.1[医药卫生—免疫学]