کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8418035 | 1545712 | 2013 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A computational framework for the analysis of peptide microarray antibody binding data with application to HIV vaccine profiling
ترجمه فارسی عنوان
یک چارچوب محاسباتی برای تجزیه و تحلیل اطلاعات مربوط به اتصال آنتی بادی به میکروارگرافی پپتید با استفاده از پروفایل واکسن اچ
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
میکروارگانی پپتید، آنتیبادی ها، عادی سازی، تماس مثبت، نرم افزار، تجسم،
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی
بیوتکنولوژی یا زیستفناوری
چکیده انگلیسی
We present an integrated analytical method for analyzing peptide microarray antibody binding data, from normalization through subject-specific positivity calls and data integration and visualization. Current techniques for the normalization of such data sets do not account for non-specific binding activity. A novel normalization technique based on peptide sequence information quickly and effectively reduced systematic biases. We also employed a sliding mean window technique that borrows strength from peptides sharing similar sequences, resulting in reduced signal variability. A smoothed signal aided in the detection of weak antibody binding hotspots. A new principled FDR method of setting positivity thresholds struck a balance between sensitivity and specificity. In addition, we demonstrate the utility and importance of using baseline control measurements when making subject-specific positivity calls. Data sets from two human clinical trials of candidate HIV-1 vaccines were used to validate the effectiveness of our overall computational framework.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Immunological Methods - Volume 395, Issues 1â2, 30 September 2013, Pages 1-13
Journal: Journal of Immunological Methods - Volume 395, Issues 1â2, 30 September 2013, Pages 1-13
نویسندگان
Greg C. Imholte, Renan Sauteraud, Bette Korber, Robert T. Bailer, Ellen T. Turk, Xiaoying Shen, Georgia D. Tomaras, John R. Mascola, Richard A. Koup, David C. Montefiori, Raphael Gottardo,