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申请/专利权人：聊城市人民医院

摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的肿瘤个体化新抗原多肽筛选方法及装置，所述筛选方法集成了若干体细胞变异识别工具识别突变基因及位点，甄别出高可信的特异突变，然后筛选出具有蛋白质功能影响的突变，收集突变肽信息，构建候选多肽特征向量，再输入图神经网络，通过图神经网络反应并模型化抗原呈递过程中的复杂关系，预测每个抗原多肽的免疫原性来完成肿瘤个体化新抗原多肽的筛选。能够准确的识别具有免疫原性的新抗原多肽。

主权项：1.基于图神经网络的肿瘤个体化新抗原多肽筛选方法，其特征在于，所述方法包括:采用若干体细胞变异识别工具在待检测祥本中识别肿瘤特异性突变，获得变异集合；从所述变异集合中筛选具有蛋白功能影响的突变，获得多肽链候选集合；基于所述多肽链侯选集合，构建候选多肽特征向量，其中，所述候选多肽特征向量的构建过程为从肽链组成、理化特性、空间结构、MHC亲和力、T细胞表位以及肽链切割位点信息对多肽链进行特征化，构建候选多肽特征向量；将所述候选多肽特征向量输入图神经网络以预测新抗原多肽的免疫原性，获得具有免疫原性的新抗原多肽；其中，所述从所述变异集合中筛选具有蛋白功能影响的突变，获得多肽链候选集合的过程具体包括:对所述变异集合中的肿瘤特异性突变进行注释；根据注释结果，从所述变异集合中筛选可能具有蛋白功能影响的突变，获得第一候选集合；根据保守型计算工具对所述第一候选集合中的肿瘤特异性突变的预测结果和人群频率数据，筛选出危害度较高的突变，获得第二候选集合；基于所述第二候选集合,结合待检测祥本的转录组数据筛选出具有蛋白功能影响的突变，获得所述多肽链候选集合；其中，所述基于所述第二候选集合，结合待检测祥本的转录组数据筛选出具有蛋白功能影响的突变，获得所述多肽链候选集合具体包括：基于所述突变的转录本及位置确定突变对应的DNA序列，将所述DNA序列翻译成蛋白序列；在所述突变的位置周边生成预设长度的突变多肽集合；根据公共数据库中癌种特异的热点突变数据，生成部分多肽链；基于所述突变多肽集合和所述部分多肽链确定多肽候选集合；所述采用若干体细胞变异识别工具在待检测样本中识别肿瘤特异性突变，获得变异集合的过程具体包括：采用若干体细胞变异识别工具在待检测样本中识别肿瘤特异性突变，获得各个体细胞变异识别工具对应的突变集合，其中所述若干体细胞变异识别工具包括Mutect2、Strelka2和MuSE；统计肿瘤特异性突变在所有所述突变集合中确定为体细胞突变的个数，将所述个数大于预设个数的肿瘤特异性突变保存至所述变异集合；所述将所述个数大于预设个数的肿瘤特异性突变保存至所述变异集合时，所述方法还包括：使用Haplotype比较工具在单倍型水平上比较所述突变集合的二倍体基因型得到分型比较结果，基于所述分型比较结果进行所述突变集合的合并并保存至所述变异集合。

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