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欧洲经委会博士招股书答辩：郝宇

题目：评估和增强基于对接和机器学习的基于结构的表位映射方法

主持人：郝宇

指导老师：Sandor Vajda教授

主持人：Ioannis Paschalidis教授

委员会：Sandor Vajda教授、Ioannis Paschalidis教授、Kayhan Batmanghelich教授、David教授Castañón

谷歌学者链接：https://scholar.google.com/citations?user=PCEWhbwAAAAJ&hl=en

摘要：表位是抗原上被抗体识别和结合的特定区域。预测这些位点的过程，称为表位定位或表位预测，对基于抗体的治疗方法的发展非常重要。虽然存在表位定位的实验方法，但它们经常受到吞吐量和可扩展性的限制。计算表位映射为更快、更可扩展的发现提供了一个有前途的选择。

本澳门威尼斯人注册网站研究探索了基于对接和基于机器学习的表位映射方法。首先，我们通过整合蛋白-蛋白对接算法ClusPro和AlphaFold2，证明了抗体-抗原对接的改进。这项工作为一种新的混合对接方法奠定了基础，该方法将基于物理的建模与机器学习相结合。我们建议采用这种新方法来改进表位定位。接下来，我们评估了现有的基于对接和基于机器学习的表位预测方法。我们发现，使用来自蛋白质语言模型的抗原潜伏表征作为特征的机器学习方法在预测准确性和效率方面表现出很强的性能。为了进一步提高预测特异性，我们建议使用结合抗体序列信息的重新排序策略。

总体而言，本说明书概述了当前基于结构的计算表位映射方法，并提出了提高其准确性和鲁棒性的新策略。