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dc.contributor.author
Nielsen, Morten
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dc.contributor.author
Andreatta, Massimo
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dc.date.available
2022-12-15T18:18:53Z
dc.date.issued
2016-03
dc.identifier.citation
Nielsen, Morten; Andreatta, Massimo; NetMHCpan-3.0; improved prediction of binding to MHC class I molecules integrating information from multiple receptor and peptide length data sets; BioMed Central; Genome Medicine; 8; 33; 3-2016; 1-9
dc.identifier.issn
1756-994X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/181399
dc.description.abstract
Binding of peptides to MHC class I molecules (MHC-I) is essential for antigen presentation to cytotoxic T-cells.Here, we demonstrate how a simple alignment step allowing insertions and deletions in a pan-specific MHC-I binding machine-learning model enables combining information across both multiple MHC molecules and peptide lengths. This pan-allele/pan-length algorithm significantly outperforms state-of-the-art methods, and captures differences in the length profile of binders to different MHC molecules leading to increased accuracy for ligand identification. Using this model, we demonstrate that percentile ranks in contrast to affinity-based thresholds are optimal for ligand identification due to uniform sampling of the MHC space.We have developed a neural network-based machine-learning algorithm leveraging information across multiple receptor specificities and ligand length scales, and demonstrated how this approach significantly improves the accuracy for prediction of peptide binding and identification of MHC ligands. The method is available at www.cbs.dtu.dk/services/NetMHCpan-3.0.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
BioMed Central
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
MHC class I
dc.subject
Binding prediction
dc.subject
Insertions
dc.subject
Deletions
dc.subject
Gapped sequence alignment
dc.subject
Epitope discovery
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
NetMHCpan-3.0; improved prediction of binding to MHC class I molecules integrating information from multiple receptor and peptide length data sets
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-12-15T10:34:46Z
dc.journal.volume
8
dc.journal.number
33
dc.journal.pagination
1-9
dc.journal.pais
Alemania
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dc.description.fil
Fil: Nielsen, Morten. Technical University of Denmark; Dinamarca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Andreatta, Massimo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas; Argentina
dc.journal.title
Genome Medicine
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://genomemedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13073-016-0288-x
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1186/s13073-016-0288-x
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