{"product_id":"emad-nabil-immunoinformatyka-9786209500787","title":"Immunoinformatyka","description":"Identyfikacja peptydów wi¿¿¿cych si¿ z g¿ównym kompleksem zgodno¿ci tkankowej (MHC) jest wänym krokiem w wyborze kandydatów na epitopy komórek T, które nadaj¿ si¿ do wykorzystania w nowych szczepionkach. Rowek wi¿zania cz¿steczki MHC klasy II jest otwarty po obu stronach, co pozwala na du¿¿ zmienno¿¿ d¿ugo¿ci peptydów wi¿¿¿cych si¿ z t¿ cz¿steczk¿, a w konsekwencji utrudnia przewidywanie motywu rdzenia wi¿zania. Dok¿adne i wydajne podej¿cie obliczeniowe do przewidywania takich peptydów mo¿e znacznie skróci¿ czas i obni¿y¿ koszty zwi¿zane z projektowaniem nowych szczepionek. EpiGASVM, nowe podej¿cie do komputerowego przewidywania epitopów MHC klasy II, zostäo opracowane poprzez po¿¿czenie algorytmów genetycznych i maszyn wektorów no¿nych. Dziewi¿¿ wariantów EpiGASVM zastosowano do dwóch zestawów danych porównawczych o zmniejszonym podobie¿stwie. Dok¿adno¿¿ przewidywania i obszar pod krzyw¿ charakterystyki operacyjnej odbiornika zostäy obliczone jako miary wydajno¿ci. Technika ta zostäa porównana z niektórymi najnowocze¿niejszymi technikami w tej dziedzinie (np. ARB, SMM-Align, PROPRED, NN-Align). Wyniki pokazuj¿, ¿e EpiGASVM jest obiecuj¿c¿ now¿ technik¿ rozwi¿zywania problemu przewidywania epitopów MHC klasy II.","brand":"Wydawnictwo Nasza Wiedza","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53822520590678,"sku":null,"price":0.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"url":"https:\/\/www.momoxbooks.com\/products\/emad-nabil-immunoinformatyka-9786209500787","provider":"momoxbooks","version":"1.0","type":"link"}