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Evaluation of MHC class I peptide binding prediction servers: Applications for vaccine research

机译：MHC I类肽结合预测服务器的评估：疫苗研究的应用

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Background Protein antigens and their specific epitopes are formulation targets for epitope-based vaccines. A number of prediction servers are available for identification of peptides that bind major histocompatibility complex class I (MHC-I) molecules. The lack of standardized methodology and large number of human MHC-I molecules make the selection of appropriate prediction servers difficult. This study reports a comparative evaluation of thirty prediction servers for seven human MHC-I molecules. Results Of 147 individual predictors 39 have shown excellent, 47 good, 33 marginal, and 28 poor ability to classify binders from non-binders. The classifiers for HLA-A*0201, A*0301, A*1101, B*0702, B*0801, and B*1501 have excellent, and for A*2402 moderate classification accuracy. Sixteen prediction servers predict peptide binding affinity to MHC-I molecules with high accuracy; correlation coefficients ranging from r = 0.55 (B*0801) to r = 0.87 (A*0201). Conclusion Non-linear predictors outperform matrix-based predictors. Most predictors can be improved by non-linear transformations of their raw prediction scores. The best predictors of peptide binding are also best in prediction of T-cell epitopes. We propose a new standard for MHC-I binding prediction – a common scale for normalization of prediction scores, applicable to both experimental and predicted data. The results of this study provide assistance to researchers in selection of most adequate prediction tools and selection criteria that suit the needs of their projects.
机译：背景技术蛋白质抗原及其特异性表位是基于表位的疫苗的配制目标。许多预测服务器可用于鉴定结合主要组织相容性复合物I类（MHC-1）分子的肽。缺乏标准化的方法学和大量的人类MHC-1分子使得难以选择合适的预测服务器。这项研究报告了对七个人类MHC-1分子的三十个预测服务器的比较评估。结果在147个单独的预测变量中，有39个显示出色的分类能力，其中47个良好，33个边缘分类和28个较差的分类能力。 HLA-A * 0201，A * 0301，A * 1101，B * 0702，B * 0801和B * 1501的分类器具有出色的分类器，而A * 2402的分类器具有中等的分类精度。 16个预测服务器可高精度预测肽与MHC-1分子的结合亲和力;相关系数范围从r = 0.55（B * 0801）到r = 0.87（A * 0201）。结论非线性预测器的性能优于基于矩阵的预测器。可以通过对原始预测分数进行非线性转换来改善大多数预测器。肽结合的最佳预测物也最能预测T细胞表位。我们提出了MHC-I结合预测的新标准-预测分数标准化的通用标准，适用于实验数据和预测数据。这项研究的结果为研究人员选择最合适的预测工具和适合其项目需求的选择标准提供了帮助。

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