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Artículo

Bioinformatics tools for the prediction of T-cell epitopes

Andreatta, MassimoIcon ; Nielsen, MortenIcon
Fecha de publicación: 05/2018
Editorial: Springer
Revista: Methods in Molecular Biology
ISSN: 1064-3745
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Ciencias de la Información y Bioinformática

Resumen

T-cell responses are activated by specific peptides, called epitopes, presented on the cell surface by MHC molecules. Binding of peptides to the MHC is the most selective step in T-cell antigen presentation and therefore an essential factor in the selection of potential epitopes. Several in-vitro methods have been developed for the determination of peptide binding to MHC molecules, but these are all costly and time-consuming. In consequence, significant effort has been dedicated to the development of in-silico methods to model this event. Here, we describe two such tools, NetMHCcons and NetMHCIIpan, for the prediction of peptide binding to MHC class I and class II molecules, respectively, involved in the activation pathways of CD8+ and CD4+ T cells.
Palabras clave: ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS , MHC BINDING , PREDICTION SERVER , T-CELL EPITOPES
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/96915
DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-7841-0_18
URL: https://link.springer.com/protocol/10.1007%2F978-1-4939-7841-0_18
Colecciones
Articulos(IIB-INTECH)
Articulos de INST.DE INVEST.BIOTECNOLOGICAS - INSTITUTO TECNOLOGICO CHASCOMUS
Citación
Andreatta, Massimo; Nielsen, Morten; Bioinformatics tools for the prediction of T-cell epitopes; Springer; Methods in Molecular Biology; 1785; 5-2018; 269-281
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