【摘 要】
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主要组织相容性复合体(MHC)在T细胞介导的细胞免疫反应中起核心作用。抗原分子被抗原递呈细胞(APC)处理加工之后，以MHC分子-抗原肽复合物的形式表达于APC表面，供T细胞受体(TCR)
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主要组织相容性复合体(MHC)在T细胞介导的细胞免疫反应中起核心作用。抗原分子被抗原递呈细胞(APC)处理加工之后，以MHC分子-抗原肽复合物的形式表达于APC表面，供T细胞受体(TCR)识别，进而激活抗原特异性T细胞，产生免疫应答，清除病原体和被感染的自身细胞。此过程中MHC分子与抗原肽的结合是最为关键的一个步骤。
Ⅰ型MHC分子的肽结合槽两端封闭，可以容纳长度为9氨基酸残基的肽段与之结合；而与Ⅰ型MHC分子不同，Ⅱ型MHC的肽结合槽两端开放，结合肽的长度多变，从9个氨基酸残基到25个残基都有可能。已有的MHC-结合肽预测算法比如位置权重矩阵法等大都是在Ⅰ型分子的预测上起到较好效果，但是对Ⅱ型分子结合肽的预测效果要大打折扣，这和传统的预测方法需要固定肽段长度有一定关系。已有的文献也表明将Ⅱ型MHC结合肽长度固定为九聚氨基酸核心的做法是过度简化，若能综合考虑结合残的侧翼残基(PFR)信息，将提高最终的预测精度。
本文从生物进化的背景知识出发，提出关键词预测算法。该算法不对结合肽长度作出限制，同时避免孤立的考察结合肽上的各个氨基酸残基对结合的贡献。将该算法用于人类的12种Ⅱ型MHC分子的结合肽预测，对比其他两种在线预测算法，使用操作特性曲线(ROC)下面积作为比较标准，证明我们的算法存在一定的优势。
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