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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
申请日：2024-03-08
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118212975A
主分类号：G16B15/30
分类号：G16B15/30;G16B30/00;G16B40/00;G06N3/042
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明具体为一种基于多任务学习的肽、MHC、TCR结合性预测方法和系统，包括以下步骤：S1、对生物分子进行数据预处理转化，基于肽、MHC和TCR的氨基酸序列，得到节点的初始特征向量；S2、通过图神经网络学习节点嵌入表示，学习肽、MHC和TCR的连接关系；S3、使用深度矩阵分解技术联合不同任务的预测，包括肽‑MHC结合、肽‑TCR结合和肽‑MHC‑TCR三者特异性结合的预测；本发明提出的模型，能够整合复杂的生物分子互作模式，通过图神经网络与深度矩阵分解等技术提高预测准确性，广泛应用于肿瘤免疫疗法和疫苗设计领域，为疫苗设计和肿瘤免疫治疗提供一种新的方法论；不仅提高预测的准确性，还能揭示新的生物学见解，有助于推动肿瘤免疫疗法和精准医疗的发展。
主权项：1.一种基于多任务学习的肽、MHC、TCR结合性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对生物分子进行数据预处理转化，基于肽、MHC和TCR的氨基酸序列，采用ESM和特征表征算法，得到节点的初始特征向量；S2、通过图神经网络进一步学习节点的嵌入表示，学习肽、MHC和TCR的潜在关系；S3、使用深度矩阵分解与多任务学习机制联合不同预测任务，包括肽-MHC结合、肽-TCR结合和肽-MHC-TCR三者特异性结合的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 一种基于多任务学习的肽、MHC、TCR结合性预测方法和系统
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