免疫信息学-计算机辅助预测免疫原性/现代生物技术前沿 畅销书籍
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ISBN编号：7
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作者：吴玉章等译
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商品名称：
&&免疫信息学-计算机辅助预测免疫原性/现代生物技术前沿:计算机辅
&&吴玉章等译 著
[译者]吴玉章 等 译
&&吴玉章 等
&&科学出版社
商品类型：
&&其他参考信息（以实物为准）
&&装帧：平装
&&开本：16开
&&语种：中文
&&出版时间：
&&印刷时间：
&&字数：413000
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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。本书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。
本书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。
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
关于免疫原性的许多问题依然存在：导致免疫原性的内在分子机制是什么？对于细胞免疫，表位免疫原性是由多肽和MHC结合的半衰期（解离率）决定，还是由MI-{C一多肽结合亲和力决定？与抗原提呈细胞表面的MHC多肽数量有关，还是由形成的免疫突触的持续作用决定？需要强调的是，免疫原性并不是单由肽与MHC分子的结合发挥功能，而是由机体识别的一系列信号构成，多肽只是其中之一。肽的结合是必要的，但并不是唯一的。
一段时间以来，数据库成了生物信息学的通用语言.虽然生物相关信息的数据库的数据类型可能改变，但是数据库的使用、构建和操作都反映了生物信息学的同一特征，免疫信息学的数据库也具有同样的特征，这些在其对后基因组生物科学的支持可以得到证实。21世纪，免疫学进入信息经济时代，数据库中的数据得以广泛传播。以上所述，虽然对免疫学数据库没有特别新的东西，但是免疫信息学的深入发展显示了生物信息学在免疫学中的应用开始扩展和成熟。
例如，IMGT数据库（将在第2-4章描述）已关注免疫重要相关大分子的序列分析很多年了。定位于表位功能或者以记录表位MHC分子亲和力为主的数据库相对较新，但也已初具规模。
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书名:免疫信息学原理及其应用作者:冯新港 编丛书名: 基本信息:出版社:上海科学技术出版社印刷时间: 版次:1印次: 页数:229ISBN:2开本:16开装帧:平装纸张:胶版纸正文语种: 内容简介:　　《免疫信息学原理及其应用》内容包括免疫生物学基础、免疫系统功能模建、免疫信息学数据和数据挖掘、B细胞表位的预测、T细胞表位的预测、抗原处理与TAP转运预测、感染性疾病的传播动力学及免疫流行病学模型、抗病毒疫苗研发、反向疫苗学在细菌疫苗中的应用、免疫信息学在抗原虫病疫苗研发中的应用、抗蠕虫疫苗研发、免疫信息学和抗肿瘤疫苗的研发、生物信息学在抗自身免疫病疫苗研发中的应用、免疫信息学在实验与临床免疫学中的应用。
?查看全部&&目录:　　第1章　绪论　　1.1　免疫信息学是一门新兴交叉学科　　1.2　免疫信息学研究的基本问题　　1.3　免疫信息学研究的基本方法　　1.3.1　数据库构建方法　　1.3.2　计算与统计学方法　　1.3.3　数学建模与计算机模拟方法　　1.4　免疫信息学的应用　　1.4.1　系统免疫学理论与人工智能研究　　1.4.2　疫苗研发与传染病研究　　1.4.3　实验与临床免疫学研究　　参考文献　　第2章　免疫生物学基础　　2.1　免疫应答　　2.1.1　天然免疫　　2.1.2　适应性免疫　　2.2　免疫系统的组成与结构　　2.2.1　免疫器官　　2.2.2　免疫细胞　　2.2.3　免疫分子　　2.3　免疫系统的机制　　2.3.1　抗原　　2.3.2　免疫系统的特异性识别　　2.3.3　免疫记忆与免疫耐受　　2.4　免疫监督　　2.5　免疫效应及其调节机制　　2.5.1　免疫效应　　2.5.2　免疫调节　　2.6　免疫系统的复杂性特征　　2.6.1　复杂性适应系统　　2.6.2　免疫系统的自组织　　2.6.3　免疫系统网络　　2.7　小结　　参考文献　　第3章　免疫系统功能模建　　3.1　淋巴细胞的免疫识别与增殖动力学　　3.1.1　T、B淋巴细胞受体库大小估计　　3.1.2　淋巴细胞增殖与分化的克隆模型　　3.2　独特型网络与免疫应答　　3.2.1　独特型网络与免疫记忆　　3.2.2　独特型网络与免疫耐受　　3.3　免疫系统的调节　　3.3.1　免疫相关细胞的分子调控网络　　3.3.2　免疫应答的细胞调节　　3.3.3　宿主免疫应答的系统水平的调节　　3.4　小结　　参考文献　　第4章　免疫信息学数据库和数据挖掘　　4.1　数据库概念　　4.2　免疫信息学数据库　　4.2.1　简介　　4.2.2　基于网络的免疫信息学公共数据库利用　　4.2.3　免疫多态性数据库(IPD)　　4.2.4　SYFPEITHI　　4.2.5　IMTECH免疫信息学数据库　　4.2.6　抗原决定簇数据库(IEDB)　　4.3　数据挖掘与知识发现　　4.3.1　数据挖掘在免疫信息学中的作用　　4.3.2　数据挖掘在免疫信息学中的应用步骤　　4.3.3　短肽预测的数据挖掘实例　　参考文献　　第5章　B细胞表位的预测　　第6章　T细胞表位的预测　　第7章　抗原处理与TAP转运预测　　第8章　感染性疾病的传播动力学及免疫流行病学模型　　　第9章　抗病毒疫苗研究　　第10章　反向疫苗学在抗细菌疫苗中的应用　　第11章　免疫信息学在抗原虫病疫苗研发中的应用　　第12章　抗蠕虫疫苗研发　　第13章　免疫信息学和抗肿瘤疫苗的研发　　第14章　生物信息学在抗自身免疫病疫苗研发中的应用　　第15章　免疫信息学在实验与临床免疫学中的应用　　附录A　　附录B
?查看全部&&编辑推荐： 作者简介： 书摘：　　第1章　绪论　　　　1.1　免疫信息学是一门新兴交叉学科　　　　免疫信息学（immunoinformatics．）是建立在现代免疫学和信息学基础上的一门新的交叉学科，是运用信息学的理论和方法解决免疫学及疫苗学问题的学科，也是研究免疫系统调控和免疫应答过程中信息传递规律的科学。immunoinformatics一词由以色列魏茨曼研究所的已故著名的应用数学家、数学生物学家和理论免疫学家Lee A．Segel于2001年提出，最初用来描述免疫系统中由细胞信号分子如细胞因子、趋化因子等介导的调控作用机制，其中的信息学含义与信号发送与传递等性质相似。此后，一些生物信息学者、疫苗学者以及免疫学者对免疫信息学概念的内涵和外延进行了拓展，并被人们所接受。严格说来，要给免疫信息学一个非常具体的学科界定和教科书式的阐释是比较困难的，这主要是由于免疫信息学与相关的一些新兴学科有着密切的联系。　　我们知道，20世纪90年代以来，由于多学科理论与技术（如高通量测序及生物芯片等技术）的进展与突破，各种组学（如基因组学、蛋白质组学及代谢组学等）蓬勃发展，给科学界提供了海量的生物学基础数据。人们相信这些通过还原论方法和技术（以分子生物学技术为主流）获得的生物学数据深刻而又复杂，必须采用综合论方法与技术对其进行阐释；而综合论方法则是以信息论方法为基础的，它利用信息技术分析大量的生物数据，从中发掘出生物学的一般原理，并试图通过各个生物组成部分的研究推导出系统行为。……
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免疫信息学--计算机辅助预测免疫原性/现代生物技术前沿 (英)D.R.弗劳尔|译者:吴玉章
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