1. Всемирный день борьбы с меланомой [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://minzdrav.gov.by/ru/novoe-na-sayte/vsemirnyy-den-borby-s-melanomoy/. – Дата доступа: 31.07.2024.
2. Efficacy of immune checkpoint inhibition in metastatic uveal melanoma: a systematic review and meta-analysis / J. P. Pham [et al.] // Melanoma Research. – 2023. – Vol. 33, N 4. – P. 316–325. https://doi.org/10.1097/cmr.0000000000000900
3. Gonzalez, H. Roles of the immune system in cancer: from tumor initiation to metastatic progression / H. Gonzalez, C. Hagerling, Z. Werb // Genes Dev. – 2018. – Vol. 32. – P. 1267–1284. https://doi.org/10.1101/gad.314617.118
4. Применение биомедицинского клеточного продукта на основе моноцитарных дендритных клеток в лечении пациентов, страдающих раком мочевого пузыря: результаты клинического исследования / А. Е. Гончаров [и др.] // БГМУ в авангарде медицинской науки и практики: сб. науч. тр. – Минск, 2021. – Вып. 11. – С. 205–215.
5. Dendritic Cell Vaccine Loaded with MG-7 Antigen Induces Cytotoxic T Lymphocyte Responses against Gastric Cancer / B. Zhu [et al.] // J. Healthc. Eng. – 2022. – Vol. 2022. – Art. 1964081. https://doi.org/10.1155/2022/1964081
6. GP96 and SMP30 Protein Priming of Dendritic Cell Vaccination Induces a More Potent CTL Response against Hepatoma / R. Huang [et al.] // J. Healthc. Eng. – 2022. – Vol. 2022. – Art. 2518847. https://doi.org/10.1155/2022/2518847
7. The melanocytic protein Melan-A/MART-1 has a subcellular localization distinct from typical melanosomal proteins / A. M. De Mazière [et al.] // Traffic. – 2002. – Vol. 3, N 9. – P. 678–693. https://doi.org/10.1034/j.1600-0854.2002.30909.x
8. Высокоэффективный перенос и стабильная экспрессия двух генов при лентивирусной трансдукции мезенхимальных стволовых клеток костного мозга человека / В. В. Гринев [и др.] // Генетика. – 2012. – Т. 48, № 3. – P. 389–400.
9. Вирусные векторы для стабильной трансдукции мезенхимальных стволовых клеток человека: системы на основе аденоассоциированных вирусов и лентивирусов / А. В. Шахбазов [и др.] // Клеточные технологии в биологии и медицине. – 2008. – № 4. – P. 216–218.
10. Protter: interactive protein feature visualization and integration with experimental proteomic data / U. Omasits [et al.] // Bioinformatics. – 2014. – Vol. 30, N 6. – P. 884–886. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btt607
11. I-TASSER-MTD: a deep-learning-based platform for multi-domain protein structure and function prediction / X. Zhou [et al.] // Nat. Protoc. – 2022. – Vol. 17. – P. 2326–2353. https://doi.org/10.1038/s41596-022-00728-0
12. Park, H. CASP11 refinement experiments with ROSETTA / H. Park, F. DiMaio, D. Baker // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. – 2016. – Vol. 84, N S1. – P. 314–322. https://doi.org/10.1002/prot.24862
13. GalaxyRefine2: simultaneous refinement of inaccurate local regions and overall protein structure / G. R. Lee [et al.] // Nucleic Acids Res. – 2019. – Vol. 47, N W1. – P. 451–455. https://doi.org/10.1093/nar/gkz288
14. Abualrous, E. T. Major histocompatibility complex (MHC) class I and class II proteins: impact of polymorphism on antigen presentation / E. T. Abualrous, J. Sticht, C. Freund // Curr. Opin. Immunol. – 2021. – Vol. 70. – P. 95–104. https://doi.org/10.1016/j.coi.2021.04.009
15. Messenger RNA-electroporated dendritic cells presenting MAGE-A3 simultaneously in HLA class I and class II molecules / A. Bonehill [et al.] // J. Immunol. – 2004. – Vol. 172, N 11. – P. 6649–6657. https://doi.org/10.4049/jimmunol.172.11.6649
