Immunomforschung
Offener Zugang

Abstrakt

Biophysikalische Eigenschaften von Aminosäuren bei der statistischen Vorhersage der Peptid-MHC-Klasse-I-Bindung

Surajit Ray und Thomas B. Kepler

Hintergrund: Ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung einer adaptiven Immunantwort auf Krankheitserreger oder Impfstoffe ist die Bindung kurzer Peptide an Moleküle des Haupthistokompatibilitätskomplexes (MHC) zur Präsentation an T-Lymphozyten, die dadurch aktiviert werden und sich in Effektor- und Gedächtniszellen differenzieren. Die Rationale Entwicklung von Impfstoffen besteht zum Teil in der Identifizierung geeigneter Peptide, die diesen Prozess bewirken. Zur Zeit werden mehrere Algorithmen zur Erstellung dieser Vorhersagen verwendet, die jedoch auf eine kleine Anzahl von MHC-Molekülen beschränkt sind und eine gute, aber unvollständige Vorhersagekraft haben. Ergebnisse: Wir haben die gewonnene Kraft untersucht, die durch die Nutzung einer natürlichen Darstellung der Aminosäuren in Bezug auf ihre biophysikalischen Eigenschaften gewonnen wird. Wir haben mehrere bekannte statistische Klassifikatoren verwendet, die entweder eine naive Kodierung der Aminosäuren nach Namen oder eine Kodierung nach biophysikalischen Eigenschaften verwenden. In allen Fällen führt die Kodierung nach biophysikalischen Eigenschaften zu einem wesentlich geringeren Klassifizierungsfehler. Schlussfolgerung: Die Darstellung von Aminosäuren anhand einiger wichtiger biophysiochemischer Eigenschaften bietet eine natürliche Grundlage für die Darstellung von Peptiden und verbessert die Vorhersage der Peptid-MHC-Klasse-I-Bindung erheblich.