%0 Journal Article
%T 基于改进的人工神经网络方法预测CTL表位
%A 刘涛
%A 宋哲
%A 刘伟
%J 大连理工大学学报
%P 473-478
%D 2007
%X 为简化细胞病毒T细胞(cytotoxicityTlymphocytek,CTL)表位鉴定方法，应用改进的人工神经网络方法定量研究了短肽与MHC(majorhistocompatibilitycomplex)分子结合亲合力的关系，并建立了CTL表位的预测模型，得到了预测模型最优性能参数.用此模型对短肽与HLA-A*0201分子结合的805个预测样本进行了预测，预测准确度达到73.8%.对来自黑色素MAGE-2的短肽与MHC分子的结合亲合力也进行了预测，结果较好.
%K 人工神经网络
%K BP网络
%K CTL表位
%K MHC-短肽复合物
%U http://press.dlut.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20070402&flag=1