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EPCES 和 EPSVR:利用构象信息预测蛋白质表面上的 B 细胞抗原表位。

EPCES and EPSVR: Prediction of B-Cell Antigenic Epitopes on Protein Surfaces with Conformational Information.

机构信息

Department of R&D, Bio-Thera Solutions, Guangzhou, China.

Department of Radiation Oncology, University of Nebraska Medical Center, Omaha, NE, USA.

出版信息

Methods Mol Biol. 2020;2131:289-297. doi: 10.1007/978-1-0716-0389-5_16.

DOI:10.1007/978-1-0716-0389-5_16
PMID:32162262
Abstract

Accurate prediction of discontinuous antigenic epitopes is important for immunologic research and medical applications, but it is not an easy problem. Currently, there are only a few prediction servers available, though discontinuous epitopes constitute the majority of all B-cell antigenic epitopes. In this chapter, we describe two online servers, EPCES and EPSVR, for discontinuous epitope prediction. All methods were benchmarked by a curated independent test set, in which all antigens had no complex structures with the antibody, and their epitopes were identified by various biochemical experiments. The servers and all datasets are available at http://sysbio.unl.edu/EPCES/ and http://sysbio.unl.edu/EPSVR/ .

摘要

准确预测不连续抗原表位对于免疫研究和医学应用非常重要,但这并不是一个简单的问题。目前,虽然不连续表位构成了所有 B 细胞抗原表位的大部分,但可用的预测服务器却寥寥无几。在本章中,我们描述了两个用于不连续表位预测的在线服务器,EPCES 和 EPSVR。所有方法都通过一个经过精心整理的独立测试集进行了基准测试,其中所有抗原与抗体均无复杂结构,并且它们的表位通过各种生化实验确定。服务器和所有数据集都可在 http://sysbio.unl.edu/EPCES/ 和 http://sysbio.unl.edu/EPSVR/ 获得。

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