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iLbE for Computational Identification of linear b-cell epitopes by Integrating Sequence and Evolutionary Features

Genomics, Proteomics & bioinformatics 2020年第5期18卷 593-600页

作者： Md.Mehedi Hasan Mst.Shamima Khatun Hiroyuki Kurata Department of bioscience and bioinformatics Kyushu Institute of TechnologyIizukaFukuoka 820-8502Japan biomedical Informatics R&D Center Kyushu Institute of TechnologyIizukaFukuoka 820-8502Japan

linear b-cell epitopes are critically important for immunological applications,such as vaccine design,immunodiagnostic test,and antibody production,as well as disease diagnosis and *** accurate identification of linear b-cell epitopes remains challenging despite several decades of *** this work,we have developed a novel predictor,Identification of linear b-cell epitope(i LbE),by integrating evolutionary and sequence-based *** successive feature vectors were optimized by a Wilcoxon-rank sum *** the random forest(RF)algorithm using the optimal consecutive feature vectors was applied to predict linear b-cell *** combined the RF scores by the logistic regression to enhance the prediction *** yielded an area under curve score of 0.809 on the training dataset and outperformed other prediction models on a comprehensive independent *** is a powerful computational tool to identify the linear b-cell epitopes and would help to develop penetrating diagnostic tests.A web application with curated datasets for iLbE is freely accessible at http://***/iLbE/.

关键词： linear b-cell epitope bLAST Feature encoding Feature selection Random forest

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