Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology · 2002
T-cell epitope prediction with combinatorial peptide libraries.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Sung Myong-Hee, Zhao Yingdong, Martin Roland, Simon Richard
Аннотация
T cell receptors (TCR) recognize antigenic peptides in complex with the major histocompatibility complex (MHC) molecules and this trimolecular interaction initiates antigen-specific signaling pathways in the responding T lymphocytes. For the study of autoimmune diseases and vaccine development, it is important to identify peptides (epitopes) that can stimulate a given TCR. The use of combinatorial peptide libraries has recently been introduced as a powerful tool for this purpose. A combinatorial library of n-mer peptides is a set of complex mixtures each characterized by one position fixed to be a specified amino acid and all other positions randomized. A given TCR can be fingerprinted by screening a variety of combinatorial libraries using a proliferation assay. Here, we present statistical models for elucidating the recognition profile of a TCR using combinatorial library proliferation assay data and known MHC binding data.