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申请/专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院;杭州乐为生医科技有限公司
申请日：2024-05-30
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118248218A
主分类号：G16B30/00
分类号：G16B30/00;G16B40/00;G16B35/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及基于AI算法开发高亲和力捕获抗体EpCAM的方法；包括：S1、构建初始DNA样本库；S2、测定初始DNA样本库亲和力；S3、初始DNA样本库亲和力的聚类分析；S4、构建扩增DNA样本库及扩增树；S5、基于AI算法的亲和力筛查；S6、确定目标DNA序列；S7、目标DNA序列测序；本发明对高亲和力组采用AI算法中常用的广度优先算法，对于低亲和力组采用AI算法中常用的洪水填充算法，可以将有限的资源投入到最有可能筛选出更高亲和力的支路中，保证了筛选效率。
主权项：1.基于AI算法开发高亲和力捕获抗体EpCAM的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建初始DNA样本库；构建人血浆的环境，以EpCAM蛋白琼脂糖微球为靶标，筛选出与EpCAM蛋白琼脂糖微球发生特异结合的DNA序列，得到初始DNA样本库，其中,表示发生特异结合的第个DNA序列，，为发生特异结合的DNA序列的总数量；S2、测定初始DNA样本库亲和力；测定初始DNA样本库中的DNA序列的亲和力，其中，表示发生特异结合的第个DNA序列的测定亲和力；S3、初始DNA样本库亲和力的聚类分析；采用聚类分析的方法，将初始DNA样本库中的DNA序列的亲和力进行数值聚类分析，得到高亲和力组和低亲和力组，其中，和分别为高亲和力组和低亲和力组的DNA序列的编号，均为自然数；S4、构建扩增DNA样本库及扩增树；对DNA样本库进行聚合酶链式反应扩增，并根据每次扩增的上下级关系构建扩增树；S5、基于AI算法的亲和力筛查；基于AI算法对扩增树的各分支测定亲和力；S6、确定目标DNA序列；选取亲和力测定值最高的DNA序列作为目标DNA序列；S7、目标DNA序列测序；对步骤S6中选取的选取亲和力测定值最高的DNA序列进行测序。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学杭州创新研究院;杭州乐为生医科技有限公司 基于AI算法开发高亲和力捕获抗体EpCAM的方法
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