Computational immunology
શિક્ષણવિદ્યામાં, કોમ્પ્યુટેશનલ ઇમ્યુનોલોજી એ વિજ્ઞાનનું એક ક્ષેત્ર છે જે ઇમ્યુનોલોજી માટે ઉચ્ચ-થ્રુપુટ જીનોમિક અને બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ અભિગમોનો સમાવેશ કરે છે. આ ક્ષેત્રનો મુખ્ય ઉદ્દેશ રોગપ્રતિકારક માહિતીને કોમ્પ્યુટેશનલ સમસ્યાઓમાં રૂપાંતરિત કરવાનો, ગાણિતિક અને કોમ્પ્યુટેશનલ અભિગમોનો ઉપયોગ કરીને આ સમસ્યાઓનું સમાધાન કરવાનો અને પછી આ પરિણામોને રોગપ્રતિકારક અર્થઘટનમાં રૂપાંતરિત કરવાનો છે. પરિચય રોગપ્રતિકારક તંત્ર એ માનવ શરીરની એક જટિલ પ્રણાલી છે અને તેને સમજવું એ જીવવિજ્ઞાનના સૌથી પડકારજનક વિષયોમાંથી એક છે. ઇમ્યુનોલોજી સંશોધન માનવ શરીરના સંરક્ષણની અંતર્ગત રહેલી પદ્ધતિઓને સમજવા અને રોગપ્રતિકારક રોગો માટે દવાઓ વિકસાવવા અને આરોગ્ય જાળવવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે. જીનોમિક અને પ્રોટીઓમિક તકનીકોમાં તાજેતરના તારણોએ ઇમ્યુનોલોજી સંશોધનમાં ભારે પરિવર્તન કર્યું છે. માનવ અને અન્ય નમૂનાના જીવતંત્રના જીનોમના અનુક્રમથી રોગપ્રતિકારક સંશોધન સાથે સંબંધિત માહિતીના વધુને વધુ મોટા જથ્થાનું ઉત્પાદન થયું છે અને તે જ સમયે વૈજ્ઞાનિક સાહિત્યમાં મોટી માત્રામાં કાર્યાત્મક અને તબીબી માહિતીની જાણ કરવામાં આવી રહી છે અને તબીબી રેકોર્ડમાં સંગ્રહિત કરવામાં આવી રહી છે. બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ અથવા કોમ્પ્યુટેશનલ બાયોલોજીમાં તાજેતરની પ્રગતિ આ મોટા પાયે ડેટાને સમજવા અને ગોઠવવા માટે મદદરૂપ થઈ હતી અને નવા ક્ષેત્રને જન્મ આપ્યો જેને કોમ્પ્યુટેશનલ ઇમ્યુનોલોજી અથવા ઇમ્યુનોઇન્ફોર્મેટિક્સ કહેવામાં આવે છે. કોમ્પ્યુટેશનલ ઇમ્યુનોલોજી એ બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સની એક શાખા છે અને તે સમાન વિભાવનાઓ અને સાધનો પર આધારિત છે, જેમ કે અનુક્રમ સંરેખણ અને પ્રોટીન માળખું આગાહી સાધનો. ઇમ્યુનોમિક્સ એ જીનોમિક્સ અને પ્રોટિઓમિક્સ જેવી શાખા છે. તે એક વિજ્ઞાન છે, જે ખાસ કરીને રોગપ્રતિકારક તંત્રના કાર્યોના મોટા પાયે વિશ્લેષણ માટે કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન, ગણિત, રસાયણશાસ્ત્ર અને બાયોકેમિસ્ટ્રી સાથે ઇમ્યુનોલોજીને જોડે છે. તેનો ઉદ્દેશ જટિલ પ્રોટીન-પ્રોટીન ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ અને નેટવર્કનો અભ્યાસ કરવાનો છે અને સામાન્ય, રોગગ્રસ્ત અને પુનર્ગઠન સ્થિતિ દરમિયાન રોગપ્રતિકારક પ્રતિક્રિયાઓ અને તેમની ભૂમિકાની વધુ સારી સમજણ આપે છે. કોમ્પ્યુટેશનલ ઇમ્યુનોલોજી એ ઇમ્યુનોમિક્સનો એક ભાગ છે, જે મોટા પાયે પ્રાયોગિક ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા પર કેન્દ્રિત છે. કમ્પ્યુટેશનલ ઇમ્યુનોલોજીનો ઇતિહાસ 90 વર્ષ પહેલાં મેલેરિયા રોગચાળાના સૈદ્ધાંતિક મોડેલિંગ સાથે શરૂ થયો હતો. તે સમયે, રોગ પ્રસારના અભ્યાસને માર્ગદર્શન આપવા માટે ગણિતના ઉપયોગ પર ભાર મૂકવામાં આવ્યો હતો. ત્યારથી, રોગપ્રતિકારક તંત્રની પ્રક્રિયાઓ અને રોગોના અન્ય તમામ પાસાઓને આવરી લેવા માટે આ ક્ષેત્રનું વિસ્તરણ થયું છે. રોગપ્રતિકારક ડેટાબેઝ અનુક્રમણિકા અને પ્રોટિઓમિક્સ ટેકનોલોજીમાં તાજેતરની પ્રગતિ પછી, પરમાણુ અને રોગપ્રતિકારક ડેટાના ઉત્પાદનમાં ઘણા ગણો વધારો થયો છે. ડેટા એટલો વૈવિધ્યસભર છે કે સંશોધનમાં તેમના ઉપયોગ અનુસાર તેમને વિવિધ ડેટાબેઝમાં વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. અત્યાર સુધી ન્યુક્લિક એસિડ રિસર્ચ (એન. એ. આર.) ડેટાબેઝ કલેક્શનમાં નોંધાયેલા કુલ 31 વિવિધ રોગપ્રતિકારક ડેટાબેઝ છે, જે કેટલાક વધુ રોગપ્રતિકારક સંબંધિત ડેટાબેઝ સાથે નીચેના કોષ્ટકમાં આપવામાં આવ્યા છે. કોષ્ટકમાં આપવામાં આવેલી માહિતી NAR ડેટાબેઝ સંગ્રહમાં ડેટાબેઝના વર્ણનમાંથી લેવામાં આવી છે. એલર્જીની માહિતી માટે ઓનલાઇન સંસાધનો http://www.allergen.org પર પણ ઉપલબ્ધ છે. આવા ડેટા જાણીતા એલર્જન વચ્ચે ક્રોસ-રિએક્ટિવિટીની તપાસ અને પ્રોટીનમાં સંભવિત એલર્જેનિસિટીના વિશ્લેષણ માટે મૂલ્યવાન છે. સ્ટ્રક્ચરલ ડેટાબેઝ ઓફ એલર્જન પ્રોટીન (એસડીએપી) એલર્જેનિક પ્રોટીનની માહિતી સંગ્રહિત કરે છે. ફૂડ એલર્જી રિસર્ચ એન્ડ રિસોર્સ પ્રોગ્રામ (એફ. એ. આર. આર. પી.) પ્રોટીન એલર્જન-ઓનલાઇન ડેટાબેઝમાં વૈજ્ઞાનિક સાહિત્ય અને જાહેર ડેટાબેઝમાંથી મેળવેલા જાણીતા અને અનુમાનિત એલર્જનનો ક્રમ છે. એલર્ગોમ એલર્જનની ટિપ્પણી પર ભાર મૂકે છે જે IgE-મધ્યસ્થી રોગમાં પરિણમે છે. સાધનો વિવિધ કોમ્પ્યુટેશનલ, ગાણિતિક અને આંકડાકીય પદ્ધતિઓ ઉપલબ્ધ છે અને તેનો અહેવાલ આપવામાં આવે છે. આ સાધનો રોગપ્રતિકારક માહિતીના સંગ્રહ, વિશ્લેષણ અને અર્થઘટન માટે મદદરૂપ છે. તેમાં ટેક્સ્ટ માઇનિંગ, માહિતી વ્યવસ્થાપન, અનુક્રમ વિશ્લેષણ, પરમાણુ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનું વિશ્લેષણ અને ગાણિતિક મોડેલ્સનો સમાવેશ થાય છે જે રોગપ્રતિકારક શક્તિ અને રોગપ્રતિકારક પ્રક્રિયાઓના અદ્યતન સિમ્યુલેશનને સક્ષમ કરે છે. રોગપ્રતિકારક ક્ષેત્રમાં બિન-સંરચિત લખાણ દસ્તાવેજોમાંથી રસપ્રદ અને જટિલ પેટર્નને બહાર કાઢવાના પ્રયાસો કરવામાં આવી રહ્યા છે. જેમ કે એલર્જેન ક્રોસ-રિએક્ટિવિટી માહિતીનું વર્ગીકરણ, કેન્સર-સંબંધિત જનીન પ્રકારોની ઓળખ અને રોગપ્રતિકારક એપિટોપનું વર્ગીકરણ. ઇમ્યુનોઇન્ફોર્મેટિક્સ મૂળભૂત બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે જેમ કે ક્લસ્ટલ ડબલ્યુ, બ્લાસ્ટ અને ટ્રીવ્યૂ, તેમજ વિશિષ્ટ ઇમ્યુનોઇન્ફોર્મેટિક્સ સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે, જેમ કે એપિમેટ્રિક્સ, આઇજી અને ટીઆર સિક્વન્સ એનાલિસિસ માટે આઇએમજીટી/વી-ક્યુઈએસટી, આઇજી વેરિયેબલ ડોમેન સ્ટ્રક્ચર એનાલિસિસ માટે આઇએમજીટી/કોલિયર-ડી-પર્લ્સ અને આઇએમજીટી/સ્ટ્રક્ચરલ ક્વેરી. અનુક્રમ સરખામણી પર આધાર રાખતી પદ્ધતિઓ વૈવિધ્યસભર છે અને એચ. એલ. એ. અનુક્રમ સંરક્ષણનું વિશ્લેષણ કરવા, માનવ ઇમ્યુનોડેફિસિયન્સી વાયરસ (એચ. આય. વી.) અનુક્રમની ઉત્પત્તિને ચકાસવામાં મદદ કરવા અને લેમીવુડિન અને એમટ્રિસિટાબીન સામે હીપેટાઇટિસ બી વાયરસ પોલિમરેઝ પ્રતિકારના વિશ્લેષણ માટે સમરૂપતા નમૂનાઓનું નિર્માણ કરવા માટે લાગુ કરવામાં આવી છે. કેટલાક કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલ્સ પણ છે જે પ્રોટીન-પ્રોટીન ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ અને નેટવર્ક પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. એવા સાધનો પણ છે જેનો ઉપયોગ ટી અને બી સેલ એપિટોપ મેપિંગ, પ્રોટીસોમલ ક્લેવેજ સાઇટ આગાહી અને ટીએપી-પેપ્ટાઇડ આગાહી માટે થાય છે. વિવિધ પરમાણુ લક્ષ્યોની આગાહી કરવા માટે નમૂનાઓની રચના કરવા અને તેને યોગ્ય ઠેરવવા માટે પ્રાયોગિક માહિતી ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે. કોમ્પ્યુટેશનલ ઇમ્યુનોલોજી ટૂલ્સ એ પ્રાયોગિક માહિતી અને ગાણિતિક રીતે રચાયેલ કોમ્પ્યુટેશનલ ટૂલ્સ વચ્ચેની રમત છે. એલર્જી, રોગપ્રતિકારક શક્તિનો એક મહત્વપૂર્ણ વિષય હોવા છતાં, વ્યક્તિઓમાં અને કેટલીકવાર આનુવંશિક રીતે સમાન વ્યક્તિઓમાં પણ નોંધપાત્ર રીતે બદલાય છે. પ્રોટીન એલર્જેનિક ક્ષમતાનું મૂલ્યાંકન ત્રણ મુખ્ય પાસાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છેઃ (i) રોગપ્રતિકારક શક્તિ; (ii) પરસ્પર પ્રતિક્રિયા; અને (iii) તબીબી લક્ષણો. રોગપ્રતિકારક શક્તિ એ આઇજીઇ એન્ટિબોડી-ઉત્પાદક બી કોષ અને/અથવા ટી કોષની ચોક્કસ એલર્જન પ્રત્યેની પ્રતિક્રિયાઓને કારણે છે. તેથી, રોગપ્રતિકારક શક્તિનો અભ્યાસ મુખ્યત્વે એલર્જન માટે બી-કોષો અને ટી-કોષોની ઓળખ સ્થળો ઓળખવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. એલર્જનના ત્રિ-પરિમાણીય માળખાકીય ગુણધર્મો તેમની એલર્જનશીલતાને નિયંત્રિત કરે છે. ઇમ્યુનોઇન્ફોર્મેટિક્સ સાધનોનો ઉપયોગ પ્રોટીન એલર્જેન્સીની આગાહી કરવા માટે ઉપયોગી થઈ શકે છે અને માનવ ઉપયોગ માટે તેમના વ્યાપક પાયે પ્રકાશન પહેલાં નવીન ખોરાકની તપાસમાં વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ બની જશે. આમ, આનુવંશિક રીતે સુધારેલી દવાઓ અને ખોરાકમાં સંભવિત એલર્જનની ઓળખને સક્ષમ કરવા માટે વિશ્વસનીય વ્યાપક આધારિત એલર્જી ડેટાબેઝ બનાવવા અને તેને સારી રીતે માન્ય આગાહી સાધનો સાથે જોડવાના મોટા પ્રયાસો ચાલી રહ્યા છે. વિકાસ પ્રાથમિક તબક્કે હોવા છતાં, વિશ્વ આરોગ્ય સંસ્થા અને ખાદ્ય અને કૃષિ સંસ્થાએ આનુવંશિક રીતે સુધારેલા ખોરાકની એલર્જીકતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે માર્ગદર્શિકા પ્રસ્તાવિત કરી છે. કોડેક્સ એલિમેન્ટેરિયસ અનુસાર, પ્રોટીન સંભવિત રીતે એલર્જેનિક હોય છે જો તેની પાસે 6 સંલગ્ન એમિનો એસિડની ઓળખ હોય અથવા જાણીતા એલર્જન સાથે 80 એમિનો એસિડ વિંડો પર 35 ટકા અનુક્રમ સમાનતા હોય. નિયમો હોવા છતાં, તેમની અંતર્ગત મર્યાદાઓ સ્પષ્ટ થવા લાગી છે અને નિયમોમાં અપવાદોને સારી રીતે નોંધવામાં આવ્યા છે ચેપી રોગો અને યજમાન પ્રતિસાદો ચેપી રોગો અને યજમાન પ્રતિસાદોના અભ્યાસમાં, ગાણિતિક અને કમ્પ્યુટર મોડેલો એક મોટી મદદ છે. આ મોડેલો ચેપી રોગના વર્તન અને ફેલાવાને લાક્ષણિકતા આપવા માટે ખૂબ જ ઉપયોગી હતા, યજમાનમાં રોગકારકની ગતિશીલતા અને યજમાન પરિબળોની પદ્ધતિઓને સમજીને જે રોગકારકની દ્રઢતામાં મદદ કરે છે. ઉદાહરણોમાં રુમિનન્ટ્સમાં પ્લાઝમોડિયમ ફાલ્સીપેરમ અને નેમાટોડ ચેપનો સમાવેશ થાય છે. બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ વ્યૂહરચનાઓ સાથે જીનોમિક્સ અને પ્રોટિઓમિક્સને એકીકૃત કરીને વિવિધ પેથોજેન્સ માટે રોગપ્રતિકારક પ્રતિક્રિયાઓને સમજવા માટે ઘણું બધું કરવામાં આવ્યું છે. રોગાણુઓના મોટા પાયે સ્ક્રિનિંગમાં ઘણા ઉત્તેજક વિકાસ હાલમાં થઈ રહ્યા છે. નેશનલ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઑફ એલર્જી એન્ડ ઇન્ફેક્શિયસ ડિસીઝ (એન. આઈ. એ. આઈ. ડી.) એ શ્રેણી એ-સી પેથોજેન્સના બી અને ટી સેલ એપિટોપ્સના વ્યવસ્થિત મેપિંગ માટે પ્રયાસ શરૂ કર્યો છે. આ પેથોજેન્સમાં બેસિલસ એન્થ્રાસિસ (એન્થ્રેક્સ), ક્લોસ્ટ્રિડિયમ બોટ્યુલિનમ ટોક્સિન (બોટ્યુલિઝમ), વેરિયોલા મેજર (શીતળા), ફ્રાન્સિસેલા ટુલેરેન્સિસ (તુલારેમિયા), વાયરલ હેમરેજિક તાવ, બુર્ખહોલ્ડેરિયા સ્યુડોમેલી, સ્ટેફાયલોકૉકસ એન્ટેરોટોક્સિન બી, પીળો તાવ, ઈન્ફલ્યુએન્ઝા, હડકવા, ચિકનગુનિયા વાયરસ વગેરેનો સમાવેશ થાય છે. ઈન્ફલ્યુએન્ઝા એ રેકોર્ડના સ્વચાલિત નિષ્કર્ષણ અને ઉપચાર માટે નિયમ-આધારિત પ્રણાલીઓની જાણ કરવામાં આવી છે. આ વિકાસ એક અલ્ગોરિધમનો વિકાસ તરફ દોરી જશે જે રોગકારક ક્રમના સંરક્ષિત પ્રદેશોને ઓળખવામાં મદદ કરશે અને બદલામાં રસીના વિકાસ માટે ઉપયોગી થશે. આ ચેપી રોગના ફેલાવાને મર્યાદિત કરવામાં મદદરૂપ થશે. ઉદાહરણોમાં સંરક્ષિત એચ. એલ. એ. બંધનના પ્રોટીન પ્રદેશોમાંથી રસીના લક્ષ્યોની ઓળખ માટેની પદ્ધતિ અને વાયરલ પેથોજેન્સ સામે વ્યાપક રીતે તટસ્થ એન્ટિબોડીઝની ક્રોસ-રિએક્ટિવિટીનું કોમ્પ્યુટેશનલ મૂલ્યાંકન સામેલ છે. આ ઉદાહરણો જાહેર આરોગ્યમાં જટિલ સમસ્યાઓ ઉકેલવામાં મદદ કરવા માટે ઇમ્યુનોઇન્ફોર્મેટિક્સ એપ્લિકેશન્સની શક્તિને સમજાવે છે. ઇમ્યુનોઇન્ફોર્મેટિક્સ શોધ પ્રક્રિયાને નાટકીય રીતે વેગ આપી શકે છે અને સંભવિત રીતે રસીના વિકાસ માટે જરૂરી સમય ઘટાડી શકે છે. SARS-CoV-2, ડેન્ગ્યુ વાયરસ અને લીશમેનિયા સામે રસી તૈયાર કરવા માટે ઇમ્યુનોઇન્ફોર્મેટિક્સ સાધનોનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. રોગપ્રતિકારક તંત્રનું કાર્ય આ તકનીકનો ઉપયોગ કરીને રોગપ્રતિકારક તંત્ર પાછળના મોડેલને જાણવું શક્ય છે. તેનો ઉપયોગ ટી-સેલ-મધ્યસ્થ દમન, પેરિફેરલ લિમ્ફોસાઇટ સ્થળાંતર, ટી-સેલ મેમરી, સહિષ્ણુતા, થાઇમિક કાર્ય અને એન્ટિબોડી નેટવર્કના નમૂના માટે કરવામાં આવે છે. વિવિધ ઉત્તેજનાઓના પ્રતિભાવમાં રોગકારક ઝેરી અને ટી-સેલ મેમરીની ગતિશીલતાની આગાહી કરવા માટે નમૂનાઓ મદદરૂપ છે. એવા ઘણા નમૂનાઓ પણ છે જે રોગપ્રતિકારક તંત્ર અને રોગપ્રતિકારક ક્ષમતામાં વિશિષ્ટતાની પ્રકૃતિને સમજવામાં મદદરૂપ થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ટી. એ. પી. પેપ્ટાઇડ પરિવહન અને એચ. એલ. એ. વર્ગ I એન્ટિજેન પ્રસ્તુતિ વચ્ચેના કાર્યાત્મક સંબંધની તપાસ કરવી ઉપયોગી હતી. ટી. એ. પી. એ એક ટ્રાન્સમેમ્બ્રેન પ્રોટીન છે જે એન્ડોપ્લાઝ્મિક રેટિક્યુલમમાં એન્ટિજેનિક પેપ્ટાઇડ્સના પરિવહન માટે જવાબદાર છે, જ્યાં એમ. એચ. સી. વર્ગ I અણુઓ તેમને બાંધી શકે છે અને ટી કોષોને પ્રસ્તુત કરી શકે છે. ટી. એ. પી. તમામ પેપ્ટાઇડ્સને સમાન રીતે બાંધતું નથી, તેથી ટી. એ. પી.-બંધનકર્તા આકર્ષણ ચોક્કસ પેપ્ટાઇડની એમ. એચ. સી. વર્ગ-1 માર્ગ સુધી પહોંચવાની ક્ષમતાને પ્રભાવિત કરી શકે છે. આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક (એ. એન. એન.), કમ્પ્યુટર મોડેલનો ઉપયોગ માનવ ટી. એ. પી. સાથે પેપ્ટાઇડ બંધન અને એમ. એચ. સી. વર્ગ I બંધન સાથેના તેના સંબંધનો અભ્યાસ કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો. ટી. એ. પી. માટે એચ. એલ. એ.-બંધનકર્તા પેપ્ટાઇડ્સની આત્મીયતા આ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને સંબંધિત એચ. એલ. એ. સુપરટાઇપ અનુસાર અલગ હોવાનું જણાયું હતું. આ સંશોધન પેપ્ટાઇડ આધારિત રોગપ્રતિકારક-ઉપચારાત્મક દવાઓ અને રસીઓની રચના માટે મહત્વપૂર્ણ અસરો ધરાવે છે. તે જટિલ રોગપ્રતિકારક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને સમજવા માટે મોડેલિંગ અભિગમની શક્તિ દર્શાવે છે. એવી પદ્ધતિઓ પણ અસ્તિત્વમાં છે જે કમ્પ્યુટર સિમ્યુલેશન સાથે પેપ્ટાઇડ આગાહી સાધનોને એકીકૃત કરે છે જે આપેલ પેથોજેનના પેપ્ટાઇડ્સ માટે ચોક્કસ રોગપ્રતિકારક પ્રતિભાવ ગતિશીલતા પર વિગતવાર માહિતી પ્રદાન કરી શકે છે. કેન્સર ઇન્ફોર્મેટિક્સ કેન્સર એ શારીરિક પરિવર્તનોનું પરિણામ છે જે કેન્સરના કોષોને પસંદગીયુક્ત વૃદ્ધિ લાભ પ્રદાન કરે છે. તાજેતરમાં નવીન પરિવર્તન નક્કી કરવું ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ રહ્યું છે. દરેક ચોક્કસ કેન્સર અને તેમની સારવાર સાથે સંબંધિત પરિવર્તનને ઓળખવા માટે વિશ્વભરમાં જીનોમિક્સ અને પ્રોટિઓમિક્સ તકનીકોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. કોમ્પ્યુટેશનલ સાધનોનો ઉપયોગ કેન્સરગ્રસ્ત કોષો પર વૃદ્ધિ અને સપાટીના એન્ટિજેન્સની આગાહી કરવા માટે થાય છે. પરિવર્તન અને કેન્સરના જોખમનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે લક્ષિત અભિગમ સમજાવતા પ્રકાશનો છે. એલ્ગોરિધમ કેનપ્રેડિક્શનનો ઉપયોગ ચોક્કસ જનીન જાણીતા કેન્સર પેદા કરતા જનીનો સાથે કેટલું નજીકથી સામ્યતા ધરાવે છે તે દર્શાવવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો. કેન્સર ઇમ્યુનોલોજીને એટલું મહત્વ આપવામાં આવ્યું છે કે તેનાથી સંબંધિત ડેટા ઝડપથી વધી રહ્યો છે. પ્રોટીન-પ્રોટીન ક્રિયાપ્રતિક્રિયા નેટવર્ક મનુષ્યોમાં ટ્યુમરિજેનેસિસ પર મૂલ્યવાન માહિતી પ્રદાન કરે છે. કેન્સર પ્રોટીન એક નેટવર્ક ટોપોલોજી દર્શાવે છે જે માનવ આંતરક્રિયામાં સામાન્ય પ્રોટીનથી અલગ છે. ટ્યુમર રસીકરણની સફળતા વધારવામાં ઇમ્યુનોઇન્ફોર્મેટિક્સ ઉપયોગી રહ્યું છે. તાજેતરમાં, રસીકરણ વ્યૂહરચનાઓ દ્વારા પ્રેરિત કૃત્રિમ પ્રતિરક્ષાના જવાબમાં યજમાન રોગપ્રતિકારક તંત્રની ગતિશીલતાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે અગ્રણી કાર્યો હાથ ધરવામાં આવ્યા છે. અન્ય સિમ્યુલેશન સાધનો ચોક્કસ એચ. એલ. એ. પર આધારિત રોગપ્રતિકારક ચોક્કસ કેન્સર વિરોધી પ્રતિક્રિયાઓની આગાહી કરવા માટે અનુમાનિત કેન્સર પેપ્ટાઇડ્સનો ઉપયોગ કરે છે. નજીકના ભવિષ્યમાં આ સંસાધનોમાં નોંધપાત્ર વૃદ્ધિ થવાની સંભાવના છે અને ઇમ્યુનોઇન્ફોર્મેટિક્સ આ ક્ષેત્રમાં એક મુખ્ય વિકાસ ક્ષેત્ર હશે. કોમ્પ્યુટેશનલ બાયોલોજી ઇમ્યુનોલોજી જિનેટિક્સ કેન્સર ઇમ્યુનિટી રેફરન્સ બાહ્ય લિંક્સ બોસ્ટન યુનિવર્સિટી સેન્ટર ફોર કોમ્પ્યુટેશનલ ઇમ્યુનોલોજી યોર્ક કોમ્પ્યુટેશનલ ઇમ્યુનોલોજી લેબ ઇમ્યુનોફોર્મેટિક્સ ઇમ્યુનોલોજિકલ સોફ્ટવેર એન્ડ વેબ સર્વિસીસ ફોર ગજેન્દ્ર પાલ સિંહ રાઘવ ગ્રુપ વેકટારબેક એ વેબ આધારિત પ્લેટફોર્મ ફોર પ્રેડિક્ટેડ રસી કેન્ડિડેટ્સ અગેઇન્સ્ટ મેજર પેથોજેન્સ જુઓ. બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ ઇમ્યુનોલોજીની શાખાઓ જીનોમિક્સ અભ્યાસના કોમ્પ્યુટેશનલ ક્ષેત્રો