生命科学前沿及应用生物技术 免疫信息学：计算机辅助预测免疫原性 [Immunoinformatics Predicting Immunogenicity in Silico] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] D.R.弗劳尔 编，吴玉章 等 译

图书标签:

• 免疫信息学
• 生物技术
• 免疫原性预测
• 计算生物学
• 生命科学
• 免疫学
• 蛋白质组学
• 药物设计
• 疫苗研发
• 生物信息学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030262707

版次：1

商品编码：12189150

包装：平装

丛书名： 现代生物技术前沿

外文名称：Immunoinformatics Predicting Immunogenicity in Silico

开本：16开

出版时间：2010-01-01

用纸：胶版纸

页数：279

字数

内容简介

　　随着基因组学、计算机技术以及免疫学的快速发展，免疫信息学已经成为一个新兴的且逐步完善的研究领域。免疫信息学分析就是利用免疫学的规律，对免疫学实验结果进行预测，再通过有效的免疫学实验进行验证，从而大幅度地减少免疫学研究的工作量，节约研究成本，促进现代免疫学的发展。
　　《现代生物技术前沿 免疫信息学：计算机辅助预测免疫原性》系统介绍了免疫信息学的概念、产生和发展、相关数据库、研究方法及其应用等，特别着重于抗原性的预测、分析和计算机辅助疫苗设计，并介绍了一些复杂软件的使用方法，因此理论性和实用性都很强。
　　《现代生物技术前沿 免疫信息学：计算机辅助预测免疫原性》定位于免疫信息学初学者，尤其适合本科生、研究生，对于免疫学研究工作者也有很大的参考价值。

内页插图

目录

译者序
前言
1 免疫信息学与计算机辅助预测免疫原性：导论
第1部分 数据库
2 国际免疫遗传学信息系统（1MGT）
3 IMGT／HLA数据库
4 免疫多态性数据库：IPD
5 T细胞表位查询和预测数据库：SYFPEITHI
6 T细胞表位、MHC结合肽和TAP结合肽的搜寻及描图
7 Bcipep数据库中B细胞表位的搜寻及描图
8 半抗原、载体蛋白和抗半抗原抗体的检索

第2部分 HLA超型鉴定
9 基于GRID／CPCA和层次聚类法的HLA超型分类
10 HLA-A2超型的结构基础
11 基于MHC结合肽库定义MHC超型
12 基于肽结合凹槽静电分布图的HLA-I类等位基因分型

第3部分 肽与MHC结合能力的预测
13 特征参数法预测MHC结合肽
14 机器学习技术预测MHC结合肽
15 人工智能方法预测T细胞表位
16 小鼠MHC-多肽亲和力的预测
17 3D-QSAR模型预测MHC-多肽亲和力
18 基于MHC分子模型预测表位肽
19 基于支持向量机预测MHC结合肽
20 应用SVRMHC方法预测多肽与MHC分子的结合亲和力
21 基于结构及分子模拟预测HLA结合肽
22 基于结构预测MHC结合肽操作指南
23 MHC-I及MHC-II与肽结合的静态能分析
24 分子动力学模拟
25 一种预测MHC-II类分子结合肽的迭代方法
26 MHC-II类分子结合肽综合预测方法
27 基于贝叶斯神经网络的MHC-II类分子-肽复合物非线性预测模型

第4部分 免疫系统其他特性的预测
28 TAPPred法预测抗原中的TAP结合肽
29 B细胞表位的预测方法
30 一种MHC分子结构功官皂相似性分析平台：HistoCheck
31 免疫相关性毒力因子的预测

索引
彩图

前言/序言

　　本书阐述的是免疫信息学相关内容及其在免疫原性预测中日益重要的作用。所谓免疫原性，即当病原体暴露于免疫系统监视下时，诱导特异性免疫应答的能力。免疫信息学是将基于计算机科学的信息技术应用于免疫系统中分子之间相互作用的一门学科。近年来，免疫信息学在科学前沿领域和实际应用方面的发展为世人瞩目，除用于免疫原性的预测之外，还可参与解决免疫学的几乎所有问题。尽管许多人对免疫信息学在疫苗发现和研究中的实际应用尚存疑问，但能理解并充分利用其潜能的人已将该方法视为一种重要工具。《免疫信息学——计算机辅助预测免疫原性》-书是渴望紧跟此新兴技术者的入门读物。本书并不打算无所不包，而是重点关注免疫信息学中的重要领域，试图让读者对免疫信息学的地位及其发展趋势有所了解。我们希望本书不仅能吸引读者，而且可为免疫信息学在免疫学和疫苗学中的应用提供深厚的背景知识。由于系统生物学正高速发展并影响着其他领域，毫无疑问，生物科学包括免疫学的未来必然属于那些有能力将生物科学的实验和理论紧密结合的人，因为他们能一直轻松地将实验技术和计算科学相结合。作为一门交叉学科，免疫信息学要取得支配地位尚需时日，但这天终将到来，正如那些身穿白大褂、只知道手持吸液管反对自动化的勒德分子（Luddite）和只会傻瞪着电脑屏幕的笨拙的人最后都将被时代抛弃。科学研究作为一个整体，应当尽可能全身心地接受免疫信息学带来的变化。相信假以时日，人们对免疫信息学的怀疑和排斥就将消除。因此，翻开《免疫信息学——计算机辅助预测免疫原性》这本书吧，获取其中的智慧，品味其中的精华，收集深刻的见解，同时忘记其中诸多的瑕疵、矛盾、缺点及遗漏，铭记最重要的是从中学习并尽量享受学习的乐趣。
　　感谢本书所有作者，没有他们参加撰写，本书不可能问世，他们的工作质量也极为突出。感谢《分子生物学方法》丛书的总编JohnWalker教授，他的帮助和鼓励从未间断，使得本书从开始到出版以来的压力大为缓解。同时，要感谢Humana全体职员们在本书的编审和出版中给予的宝贵帮助，他们对本书的内容都给予了补充和完善。对于大家的帮助和建议我深表感激，本书中出现的一切错误以及遗漏由本人承担责任。

计算机辅助诊断与个性化医疗中的新兴方法论 探索生物医学的未来图景，聚焦于计算建模、大数据分析在疾病诊断、药物研发和个体化治疗中的革命性应用。 本书深入剖析了当前生物医学研究领域中计算方法的快速发展及其对传统实践的深刻影响。我们旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解如何利用先进的计算机科学工具和庞大的生物学数据集，来推动精准医疗时代的到来。 第一部分：计算生物学基础与数据驱动的生物学洞察 本部分奠定了理解现代生物医学计算方法的基础。我们将详细介绍生物信息学、系统生物学和高通量组学数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学）的采集、处理和分析技术。 第一章：生物信息学核心算法与数据库 重点介绍序列比对、结构预测的基本算法（如BLAST、HMMs）以及主要的生物学数据库（如NCBI全库、UniProt、PDB）的结构与检索策略。讨论如何高效地从海量原始数据中提取有意义的生物学信息。 第二章：高通量组学数据处理与标准化 探讨下一代测序（NGS）数据的质量控制、比对和定量分析流程。内容涵盖RNA-Seq差异表达分析、ChIP-Seq峰值检测，以及单细胞测序数据的降维和聚类技术。强调数据去噪和批次效应校正的重要性。 第三章：系统生物学建模与网络分析 阐述将生物系统视为相互作用网络的视角。介绍如何构建和分析基因调控网络、蛋白质相互作用网络（PPIs）以及代谢通路。讨论中心性指标（如度、介数中心性）在识别关键节点（Hub Genes）中的应用，以及如何利用网络拓扑结构预测功能模块。 第四章：结构生物信息学与药物靶点识别 深入研究蛋白质三维结构的计算预测方法（如同源建模、从头计算），以及蛋白质-配体相互作用的分子对接技术。详细讲解如何利用结构信息来评估潜在药物靶点的可成药性，并筛选先导化合物。 第二部分：疾病的计算表型与精准诊断 本部分聚焦于如何利用计算模型来解析复杂疾病的分子机制，并将其转化为实际的诊断工具和风险预测模型。 第五章：计算病理学与医学影像分析 介绍深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在分析病理切片、医学影像（如MRI、CT）中的应用。讨论如何训练模型自动识别肿瘤边界、量化组织病理特征，以及辅助癌症分级和预后判断。 第六章：遗传变异的致病性预测 系统梳理单核苷酸多态性（SNPs）、插入缺失（Indels）和拷贝数变异（CNVs）的临床意义评估方法。涵盖从基础的（如物理化学特性改变）到复杂的（如基于进化保守性的预测）的致病性评分工具，并讨论罕见变异的优先排序策略。 第七章：生物标志物的发现与验证 探讨多组学数据整合用于发现和验证新型生物标志物的方法。重点介绍特征选择技术（如LASSO回归、随机森林）在海量数据中筛选高预测效能指标的流程，并讨论交叉验证和独立数据集验证的必要性。 第八章：疾病风险预测模型构建 讲解如何利用机器学习（如支持向量机、梯度提升机）和生存分析模型（如Cox比例风险模型）来预测个体患病风险或疾病进展。讨论模型的可解释性（如SHAP值）在临床决策支持中的作用。 第三部分：药物研发的计算加速与优化 本部分转向药物研发领域，展示计算方法如何显著缩短研发周期、降低失败率，并推动新药的发现。 第九章：虚拟筛选与高通量药物发现 详细阐述基于构象的虚拟筛选（Structure-Based Virtual Screening, SBVS）和基于配体的虚拟筛选（Ligand-Based Virtual Screening, LBVS）的流程。分析打分函数（Scoring Functions）的准确性和局限性，以及如何结合分子动力学模拟来提高筛选的可靠性。 第十章：ADMET属性的预测与优化 讨论吸收（Absorption）、分布（Distribution）、代谢（Metabolism）、排泄（Excretion）和毒性（Toxicity）的计算模型（QSAR/QSPR）。强调早期预测这些药代动力学属性对避免后期研发失败的关键作用。介绍基于图神经网络（GNNs）的分子属性预测前沿进展。 第十一章：新型治疗策略的计算设计 聚焦于计算方法在设计新型生物大分子药物（如抗体、多肽）中的应用。包括抗体CDR区的优化、表位预测，以及新型疫苗佐剂设计的计算考量。 第十二章：个性化用药与伴随诊断 探讨如何整合患者的基因组信息、疾病状态和药物反应数据，以指导个体化的药物选择和剂量调整。讨论药物基因组学（Pharmacogenomics）数据在预测药物反应异质性中的应用。 --- 本书的每一章都辅以实际案例分析和对主流开源工具的使用指导，旨在使读者不仅理解理论框架，还能掌握实际操作能力。它面向生命科学研究人员、生物医学工程师、计算机科学家以及希望进入计算健康领域的专业人士。通过系统学习，读者将能够驾驭数据洪流，加速生物医学发现的进程，并最终推动更精准、更有效的个体化医疗方案的实施。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《生命科学前沿及应用生物技术：免疫信息学：计算机辅助预测免疫原性》读起来就充满了现代科技与生命科学深度融合的魅力，让我对它充满了期待。虽然我还没有来得及深入阅读，但仅仅从书名就能感受到它所涵盖的知识广度和深度。 “生命科学前沿”暗示着这本书将触及当前生命科学领域最尖端的研究动态和发展趋势，这对于我这样希望跟上时代步伐的读者来说，无疑具有巨大的吸引力。而“应用生物技术”则表明了书中内容的实践性和实用性，不仅仅是理论的堆砌，更强调了如何将这些前沿知识转化为实际应用，解决现实问题。 紧随其后的“免疫信息学”更是点睛之笔，这个交叉学科听起来就非常前沿和具有挑战性。它将计算机科学强大的数据分析和建模能力与复杂的免疫学研究相结合，这无疑是未来生物医药领域的重要发展方向。 我尤其对“计算机辅助预测免疫原性”这个子标题感到兴奋。想象一下，通过计算机算法来预测哪些分子或者结构更容易引发免疫反应，这对于疫苗研发、药物设计、过敏性疾病治疗甚至肿瘤免疫治疗等领域，都可能带来革命性的突破。它意味着我们可以更高效、更精准地进行研发，减少不必要的实验成本和时间，加速新疗法的诞生。 这种“in silico”的预测方法，用通俗的话讲，就是“在电脑里模拟计算”，这让我觉得这本书可能充满了各种新颖的算法、模型和数据库的介绍，或许还会涉及机器学习、人工智能在免疫学领域的具体应用案例。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一眼就被它厚重的装帧和严谨的排版所吸引。虽然我还没来得及翻阅到核心内容，但光是目录和引言部分就足以让我对这本书的价值有一个初步的判断。它似乎不像市面上一些浮光掠影式的科普读物，而是更偏向于一本系统性的学术专著。 “前沿”二字，在我看来，绝非虚设，它暗示着这本书会深入探讨当前免疫学和生物技术领域最活跃的研究方向。我个人对疫苗研发的最新进展非常感兴趣，特别是如何设计出更有效、更安全的疫苗，以及如何应对不断变异的病原体。这本书会不会触及例如mRNA疫苗、基因工程疫苗的最新技术，或者是在预测新发传染病疫苗靶点方面提供一些思路？ 另外，“免疫信息学”这个词组，让我联想到大数据和人工智能在生命科学中的应用。现在，生物数据的爆炸式增长给研究带来了前所未有的机遇，但也对分析能力提出了极高的要求。这本书是否会介绍如何利用海量的基因组学、转录组学、蛋白质组学数据来理解免疫反应的复杂机制？ 又或者，它会提供一些实用的工具或方法，教读者如何运用计算手段来分析免疫数据，发现新的生物标志物，甚至预测疾病的发生和发展？ “计算机辅助预测免疫原性”这个部分，更是直击痛点，在我看来，这无疑是提升研发效率的关键。能否在早期就预判一个分子是否具有免疫原性，对于药物筛选、过敏原检测乃至自身免疫性疾病的研究都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我总是在寻找那些能够真正拓展我视野的书籍，而《生命科学前沿及应用生物技术：免疫信息学：计算机辅助预测免疫原性》这本书，仅仅是品读封面上的字体和设计，就让我感受到一种扑面而来的学术气息和科学的严谨。它似乎不像一本轻松的读物，更像是一扇通往未知领域的知识殿堂的大门。 “生命科学前沿”这样的字眼，总是能激发我内心深处对探索未知的好奇心。我一直关注着生物医学领域的一些重大突破，比如基因编辑技术、精准医疗，还有最近非常火的免疫疗法。这本书会不会深入探讨这些领域中，关于免疫系统是如何被操纵来对抗疾病的最新研究成果？ 而“免疫信息学”这个概念，对我来说既熟悉又陌生，它暗示着计算机技术与生物学的高度结合。我最近一直在思考，随着科技的发展，我们是不是能够通过“模拟”来加速科学研究的进程，而不是完全依赖于耗时耗力的实验。这本书会不会介绍一些强大的计算模型，或者是一个全新的分析框架，来帮助我们理解复杂的免疫反应？ “计算机辅助预测免疫原性”这个子标题，更是让我眼前一亮。如果真的能够通过计算机来预测一个物质是否能激发免疫反应，那么在药物研发、疫苗设计，甚至是在食品安全领域，都将带来巨大的革新。我想象着，是不是有某种算法，能够分析分子的结构，然后就告诉我它是不是一个潜在的致敏原，或者它是否会成为一个有效的疫苗靶点。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的标题时，我的大脑立刻就被“免疫信息学”这个词组所吸引。在我看来，这代表着一种全新的研究范式，是将信息科学的强大分析能力与生命科学的精密研究相结合，尤其是在复杂如免疫系统这样的领域。 “生命科学前沿”这四个字，就像是一盏指引灯，预示着这本书的内容将紧密跟踪最新的科学进展，探讨那些尚未被广泛认知但极具潜力的研究方向。我一直对癌症免疫疗法的发展非常关注，比如PD-1抑制剂等药物的出现，极大地改变了许多癌症的治疗格局。我想了解，在免疫信息学领域，是否有新的计算方法能够帮助我们更深入地理解肿瘤微环境中的免疫细胞相互作用，从而开发出更有效的联合疗法。 “应用生物技术”则让我看到了这本书的实用价值。这不仅仅是理论层面的探讨，更关乎实际的应用，如何将这些前沿的知识转化为解决实际问题的工具。我特别对“计算机辅助预测免疫原性”这一部分感到好奇。这是否意味着我们可以通过计算机模拟，在早期阶段就筛选出那些具有高免疫原性的物质，例如作为潜在疫苗的候选抗体，或者识别出可能引起不良免疫反应的药物分子，从而大大缩短研发周期，降低实验成本？ 我希望这本书能够提供一些具体的案例，展示如何利用生物信息学工具来预测病毒或细菌的抗原表位，或者如何设计出能够诱导特异性免疫应答的疫苗。

评分☆☆☆☆☆

我一直对生命科学领域的交叉学科研究充满浓厚的兴趣，尤其是当它与强大的计算能力相结合时，所能迸发出的巨大能量。这本书的标题，《生命科学前沿及应用生物技术：免疫信息学：计算机辅助预测免疫原性》，恰恰点燃了我对这种融合的无限遐想。 “生命科学前沿”让我联想到那些最激动人心的科学发现，比如基因组编辑的最新进展，或者我们在理解大脑奥秘方面的新突破。而“应用生物技术”则表明了这本书不仅仅停留在理论层面，更是关注如何将这些前沿的科学知识转化为实际可用的技术，造福人类。 “免疫信息学”这个词组，对我来说，简直是一把开启新世界大门的钥匙。它将计算机科学的逻辑思维和数据处理能力，与免疫学这一复杂而精密的系统相结合。我一直在思考，在面对海量的生物数据时，我们如何才能从中挖掘出有价值的信息，来理解免疫系统的工作机制。这本书会不会揭示一些巧妙的算法，或者提供一套行之有效的方法论，来帮助我们分析复杂的免疫数据？ “计算机辅助预测免疫原性”更是让我看到了未来的无限可能。如果能够通过计算机来精准预测一个物质是否会引发免疫反应，这对于药物研发、疫苗设计，甚至是个性化医疗领域，都将带来颠覆性的影响。我期待着能够了解，究竟有哪些计算模型能够做到这一点，它们又是如何工作的。