Chương trình ABCpred (http://www.imtech.res.in/raghava/abcpred). Chương trình này sử dụng một phương pháp trong nhóm các phương pháp máy học là phương pháp mạng nơron hồi qui (recurrent neutral network-RNN) và được luyện với hơn 700 dữ liệu thực nghiệm về epitope tế bào B từ cơ sở dữ liệu Bcipep [14] và 700 peptide ngẫu nhiên từ cơ sở dữ liệu Swiss-Prot.
Chương trình Bepipred (http://www.cbs.dtu.dk/severices/BepiPred) dùng phương pháp thống kê là phương pháp dùng mô hình Markov ẩn (Hidden Markov model-HMM) đồng thời kết hợp với việc sử dụng thang tỉ lệ Parker. Trong đó 127 protein với chú thích về epitope được lấy từ cơ sở dữ liệu AntiJen được dùng cho xây dựng HMM. [4][5]
Công cụ DiscoTope (http://www.cbs.dtu.dk/services/DiscoTope). Ra đời năm 2006, Discotope là phương pháp đầu tiên cho phép dựđoán epitope không liên tục nhận diện bởi tế bào B dựa trên thông tin về cấu trúc được phát triển bởi Pernille Haste Andersen, Morten Nielsen và Ole Lund. Chương trình cùng tên sử dụng thuật toán này cho phép dự đoán các gốc amino acid thuộc epitope không liên tục tế bào B thông qua việc tính toán diện tích tương tác bề mặt, đặc tính các amino acid và các thông tin từ cấu trúc không gian của phân tử kháng nguyên. Bên cạnh đó, số
liệu thống kê từ 76 cặp kháng nguyên-kháng thể còn được sử dụng để tăng cường khả năng dựđoán. [9]
Từ giao diện chương trình, người dùng có thể tải lên cấu trúc của phân tử
kháng nguyên, hoặc cung cấp mã số trong CSDL PDB, sau đó chọn một hoặc một vài chuỗi trong cấu trúc cần dự đoán, và chọn ngưỡng thông số cho chương trình. Tùy vào ngưỡng thông số, độ chính xác và độ nhạy của phương pháp sẽ thay đổi như trong bảng 1.2. Bảng 1.2: Thống kê tình hình sử dụng các chương trình khảo sát gắn (2006) Ngưỡng thông số Độ nhạy Độ chính xác -3,1 16% 95% -4,7 24% 90% -6,0 32% 85% -6,9 40% 80% -7,7 47% 75%
Kết quả trả ra sẽ cho biết vị trí các gốc amino acid được dựđoán thuộc các epitope không liên tục tế bào B (hình 1.14)
Hình 1.14: Mẫu tập tin kết quả của chương trình Discotope
Chương trình CEP (http://bioinfo.ernet.in/cep.htm) dự đoán epitope liên tục và epitope cấu hình từ cấu trúc 3D của protein bằng phương pháp dựa trên thông tin cấu trúc. Khoảng 1,800 cấu trúc với độ phân giải nhỏ hơn 1,5 Å được sử dụng cho tính toán. [22]
Chương 2: VẬT LIỆU VÀ