利用傾向尺度和對應分析之B細胞抗原決定位預測研究

免疫系統是生物體中利用細胞各種構造和反應，來保護自己不被其他入侵物或疾病 所攻擊之系統。當宿主受到病原體攻擊時，免疫系統透過蛋白質上部分位點或稱抗原決 定位之辨識，來啟動各種生理功能進行防禦。然而雖然近年來實驗技術進展快速，但利 用傳統實驗方法來辨識抗原決定位仍相當昂貴且耗時，因此如何利用資訊計算方法直接 由序列來求得位於蛋白質上之抗原決定位，在以透過分析宿主和病原體之關係，進而瞭 解免疫系統之相關研究中已成為一個非常重要的課題。 本計畫中，我們將以線型 B細胞抗原決定位預測分析為例，提出一個擷取多種物理 化學特性為特徵表現、並利用對應分析做為特徵縮減、最後經過支持向量機分類之預測 系統，來說明我們將用來進行蛋白質免疫資訊學分析之方法。此計算方法之發展與應 用，將能協助生物學家進行相關疫苗開發以及感染人類免疫系統疾病之研究：如人類免 疫缺陷病毒、瘧疾、結核病和流行性感冒等。期待我們提出之方法將可針對癌症、過敏 和自體免疫系統等疾病提出寶貴的生物特徵和知識。在此計畫中，基於我們所提出方法 之普遍性及可延伸性，預計將擴展目前方法來進行其他免疫生物資訊學研究，並發展更 多新的生物資訊預測工具：包括抗原決定位預測、蛋白質結合位點辨識以及蛋白質之免 疫學功能分類研究三個研究課題。 首先在線型抗原決定位之預測研究，我們將針對包括 B細胞線抗原及關毒殺性 T細 胞抗原提出決定位之相關分析。我們將先辨識出能決定免疫原性之相關生物、物理和化 學關鍵特徵。再來我們將運用特徵擷取、特徵表現和特徵縮減等資訊方法，來分析我們 所辨識出之各種物化特性。並於最後提出一個準確率經最佳化之整合型計算預測系統， 希望藉由抗原決定位分析之實驗結果，能提出重要的生物特徵供生物實驗室作為疫苗設 計之參考。 其次在蛋白質結合位點辨識，我們將根據 B細胞抗原決定位預測研究所提出之生物 特徵，進一步延伸至發展蛋白質交互作用位點辨識之相關研究。我們將運用之前發展核 糖核酸結合點預測方法之經驗，來預測出在蛋白質序列中與其他如去氧核糖核酸之分子 會形成交互作用之位點。此外，由於許多研究發現蛋白質之轉譯後修飾位點與免疫中抗 原決定位有很高的相關性，我們也將運用線型抗原決定位預測研究中所提出之生物特徵 辨識方法，希望能夠用來準確預測各種蛋白質轉譯後修飾之位點，如磷酸化、醣化和甲 基化等。 最後在蛋白質之免疫學功能分類研究，免疫生物資訊學已逐漸成為瞭解人類疾病及 轉譯醫學相關問題的重要研究領域。在此計畫中，我們亦將發展預測系統來進行構型抗 原決定位預測、主要組織相容性複合體抗原結合分析、人類白血球組織抗原結合預測以 及免疫相關蛋白質之分類研究：如細菌毒素、血清蛋白和病毒蛋白等之辨識。 因此在此三年計畫中，我們將致力於發展更多自動預測系統及分析重要生物特徵， 希望能一併用來協助生物學家推測蛋白質免疫功能和標註蛋白質。