基于改进的人工神经网络方法预测CTL表位

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.