Используя статистическое моделирование, чтобы проанализировать белки иммунной системы

использовать

Статья в журнале PLOS Computational открытого доступаБиология обсуждает, как статистическое моделирование может помочьисследователи в определении отдельной иммунной системы человекабелки.

Это поможет оценить способность борьбы болезни пациентаили вероятность, что иммунная система нападет на собственное телоткани.Несмотря на то, что многиеобласти исследования и медицины полагаются критически на этознание, получая эту информацию является обычно дорогостоящим итрудный.

Исследование, созданное Дж. Листгартеном и коллегами, показываетта информация о белках иммунной системы может быть получена более легкои экономически эффективно.

Человеческая иммунная реакция основывается на специализированных иммуноцитах, которые являютсяделавший чувствительным, чтобы видеть маленькие части чужеродных материалов, такие как вирусы.Эти клетки являются частью «train-kill» механизма иммунной системы.После сенсибилизации эти клетки тогда активируются, чтобы убитьклетки, представляющие ту же часть инфекционного агента. Инфекционный агент должен присоединитьсявместе со специализированными иммунными белками человека или HLA (человекантиген лейкоцита), для сенсибилизации и убивающий, чтобы произойти.

Человеческая иммунная реакция зависит от пути в который инфекционный агентпептиды (цепочки аминокислот)взаимодействуйте с этими белками HLA. Если мы знаем который белки HLA это aчеловек имеет, информация может использоваться, чтобы улучшить медицину пересадки,найти иммуногенетические факторы рискадля болезни, и понять, как вирусы как ВИЧ изменяются втело и продолжает избегать иммунной системы.

Модель, представленная Listgarten и коллегами, считает статистическимструктуры в большомнабор ранее измеренных, высококачественных данных HLA. Исследовательская группаиспользует структуры, чтобы улучшить низкое качество HLAданные так, чтобы это имело более высокое качество и более информативный, чеморигинальные измеренные лабораторные данные.

Инструмент является общественным и доступнымнаучное сообщество, помогающие аналитики улучшают качество ихДанные HLA и улучшение исследования отдельных иммунных систем.

Статистическое решение неоднозначного HLA типирование данныхListgarten J, Brumme Z, Kadie C, Сяоцзян Г, Уокер Б, и др.

(Февраль 2008)PLoS Вычислительная Биология 4 (2): e1000016.doi:10.1371/journal.pcbi.1000016

Блог Ислама Уразова