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申请/专利权人：杭州纽安津生物科技有限公司
摘要：本申请实施例提供了一种HLAII型分子与多肽的亲和力预测模型的获取方法及装置，其中方法包括：获取修正训练数据集；根据修正训练数据集得到第一、第二和第三特征编码矩阵；通过初始深度学习网络模型分别对第一、第二及第三特征编码矩阵进行计算，得到HLAII型分子与肽段的组合对的第一预测亲和力值；根据第一预测亲和力值得到修正深度学习网络模型；根据修正深度学习网络模型、第一、第二和第三特征编码矩阵获取组合对的第二预测亲和力值；根据第一和第二预测亲和力值和归一化亲和力值确定修正深度学习网络模型为HLAII型分子与多肽的亲和力预测模型。这样，可提高HLAII型分子与多肽的亲和力预测模型的准确率及稳定性。
主权项：1.一种HLAII型分子与多肽的亲和力预测模型的获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取修正训练数据集，所述修正训练数据集包括HLAII型分子、肽段、HLAII型分子和肽段的组合对的归一化亲和力值；分别对所述HLAII型分子、所述肽段、所述组合对进行编码转换处理，得到对应的第一特征编码矩阵、第二特征编码矩阵和第三特征编码矩阵；通过初始深度学习网络模型分别对所述第一特征编码矩阵、所述第二特征编码矩阵和所述第三特征编码矩阵进行计算，以得到第一输出特征张量、第二输出特征张量和第三输出特征张量；将所述第一输出特征张量、所述第二输出特征张量和所述第三输出特征张量进行拼接，得到第一拼接特征张量；对所述第一拼接特征张量进行计算，得到HLAII型分子与肽段的组合对的第一预测亲和力值；获取所述第一预测亲和力值与所述归一化亲和力值之间的第一误差数据，根据所述第一误差数据对所述初始深度学习网络模型的权重参数进行调整，得到修正深度学习网络模型；根据所述修正深度学习网络模型、所述第一特征编码矩阵、所述第二特征编码矩阵和所述第三特征编码矩阵获取所述组合对的第二预测亲和力值；获取所述第二预测亲和力值与所述归一化亲和力值之间的第二误差数据，在所述第二误差数据小于或等于所述第一误差数据时，将所述修正深度学习网络模型作为HLAII型分子与多肽的亲和力预测模型。
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权利要求：
百度查询： 杭州纽安津生物科技有限公司 HLA II型分子与多肽的亲和力预测模型的获取方法及装置
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