ヒト白血球抗原クラスIIタンパク質のコンセンサス分類

クラスIIヒト白血球抗原（HLA II）は、CD4+ Tリンパ球によって認識できるようにするために、細胞外ドメインにいくつかの前処理された非自己ペプチドを結合および露出させることにより、ヒト免疫学的適応反応に関与するタンパク質です。ただし、HLAクラスII分子の多型の高速度がHLA IIタンパク質をスーパータイプにグループ化でき、異なるクラスのメンバーがペプチドのプールを結合する場合でも、ペプチドベースのワクチンを設計するための重要なステップは、ペプチドベースのワクチンを設計するための重要なステップです。したがって、最初に、それらの結合親和性と構造ベースの線形モチーフを使用して、安定したスーパータイプのグループを作成する27 HLA IIタンパク質のスーパータイプ分類を実行しました。この目的のために、よく知られているクラスタリング法が使用され、その後、安定したグループを見つけ、HLA IIタンパク質の機能的および構造的相関を示すためにコンセンサスが構築されました。したがって、結合イベントのオーバーラップが測定され、HLA II-ペプチド相互作用内の大きな乱交が確認されました。さらに、HLA-DP遺伝子遺伝子座では遺伝子座特異的結合イベントの非常に低い割合が観察され、HLA-DRおよびHLA-DQタンパク質に関してこれらのタンパク質の異なる結合選択性を示唆しています。第二に、サポートベクターマシン（SVM）分類器に基づく予測因子は、HLA II結合ペプチドを認識するように設計されました。予測の効率は、他の監視された分類器と比較して、ランダムサブサンプリングデータセットのROC曲線値の下で、精度、リコール（感度）、特異性、精度、Fメジャー、および面積を使用して推定されました。また、予測因子の効率を確立するために、休暇1回の交差検証が実行されました。HLA II-ペプチド相互作用データセット、HLA II結合モチーフ、高品質のアミノ酸インデックス、SVMトレーニング用のペプチドデータセット、および予測子のMATLABコードの可用性は、http：//sysbio.icm.icm.edu.pl/hlaで入手できます。

Class II human leukocyte antigens (HLA II) are proteins involved in the human immunological adaptive response by binding and exposing some pre-processed, non-self peptides in the extracellular domain in order to make them recognizable by the CD4+ T lymphocytes. However, the understanding of HLA-peptide binding interaction is a crucial step for designing a peptide-based vaccine because the high rate of polymorphisms in HLA class II molecules creates a big challenge, even though the HLA II proteins can be grouped into supertypes, where members of different class bind a similar pool of peptides. Hence, first we performed the supertype classification of 27 HLA II proteins using their binding affinities and structural-based linear motifs to create a stable group of supertypes. For this purpose, a well-known clustering method was used, and then, a consensus was built to find the stable groups and to show the functional and structural correlation of HLA II proteins. Thus, the overlap of the binding events was measured, confirming a large promiscuity within the HLA II-peptide interactions. Moreover, a very low rate of locus-specific binding events was observed for the HLA-DP genetic locus, suggesting a different binding selectivity of these proteins with respect to HLA-DR and HLA-DQ proteins. Secondly, a predictor based on a support vector machine (SVM) classifier was designed to recognize HLA II-binding peptides. The efficiency of prediction was estimated using precision, recall (sensitivity), specificity, accuracy, F-measure, and area under the ROC curve values of random subsampled dataset in comparison with other supervised classifiers. Also the leave-one-out cross-validation was performed to establish the efficiency of the predictor. The availability of HLA II-peptide interaction dataset, HLA II-binding motifs, high-quality amino acid indices, peptide dataset for SVM training, and MATLAB code of the predictor is available at http://sysbio.icm.edu.pl/HLA .