دانلود مقاله انگلیسی رایگان:یافتن منطقه حفاظت از ویروس های آنفلوانزا A با استفاده از روش های یادگیری ماشینی سایت های گلیکوزیلاسیون مرتبط با N و اپی توپ های سلول B - 2019
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی یادگیری ماشین رایگان
  • Conservation region finding for influenza A viruses by machine learning methods of N-linked glycosylation sites and B-cell epitopes Conservation region finding for influenza A viruses by machine learning methods of N-linked glycosylation sites and B-cell epitopes
    Conservation region finding for influenza A viruses by machine learning methods of N-linked glycosylation sites and B-cell epitopes

    دسته بندی:

    یادگیری ماشین - machine learning


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Conservation region finding for influenza A viruses by machine learning methods of N-linked glycosylation sites and B-cell epitopes


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    یافتن منطقه حفاظت از ویروس های آنفلوانزا A با استفاده از روش های یادگیری ماشینی سایت های گلیکوزیلاسیون مرتبط با N و اپی توپ های سلول B


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Mathematical Biosciences, 315 (2019) 108217: doi:10:1016/j:mbs:2019:108217


    نویسنده:

    Jone-Han Liua, Chi-Chang Changb,c, Chi-Wei Chend, Li-Ting Wongd, Yen-Wei Chud,e,⁎


    چکیده انگلیسی:

    Influenza type A, a serious infectious disease of the human respiratory tract, poses an enormous threat to human health worldwide. It leads to high mortality rates in poultry, pigs, and humans. The primary target identity regions for the human immune system are hemagglutinin (HA) and neuraminidase (NA), two surface proteins of the influenza A virus. Research and development of vaccines is highly complex because the influenza A virus evolves rapidly. This study focused on three genetic features of viral surface proteins: ribonucleic acid (RNA) sequence conservation, linear B-cell epitopes, and N-linked glycosylation. On the basis of these three properties, we analyzed 12,832 HA and 9487 NA protein sequences, which we retrieved from the influenza virus database. We classified the viral surface protein sequences into the 18 HA and 11 NA subtypes that have been identified thus far. Using available analytic tools, we searched for the representative strain of each virus subtype. Furthermore, using machine learning methods, we looked for conservation regions with sequences showing linear B-cell epitopes and N-linked glycosylation. Compared to the prediction of the Immune Epitope Database (IEDB) antibody neutralization response (i.e., screening of antibody sequence regions), in this study, the virus sequence coverage was large and accurate and contained N-linked glycosylation sites. The results of this study proved that we can use the machine learning-based prediction method to solve the problem of vaccine invalidation that occurred during the rapid evolution of the influenza A virus and also as a prevaccine assessment. In addition, the screening fragments can be used as a universal influenza vaccine design reference in the future.
    Keywords: Hemagglutinin | Neuraminidase | N-linked glycosylation | Linear B-cell epitope | Machine learning


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 9
    حجم فایل: 6331 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 6575 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 6575 :::::::: افراد آنلاین: 87