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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了基于大规模语言模型的多肽与TCR分子结合关系预测方法，其包括以下步骤：S100、获取待测结合关系的多肽序列和TCR分子上的CDR3片段序列，对待测序列分别进行预处理得到目标输入序列；S200、将所述目标输入序列中的每个氨基酸残基进行特征编码，输出每个序列的编码矩阵；S300、将所述编码矩阵分别输入至训练好的结合关系预测模型中的双向GRU模块中，输出每个序列的全局特征矩阵；S400、将所述每对序列的全局特征矩阵合并后，输入至训练好的结合关系预测模型中的大规模语言模型RetNet中，输出每对序列的关系矩阵；S500、将所述每对序列的关系矩阵输入至结合关系预测模型中，输出所述待测结合关系的多肽序列和TCR分子上的CDR3片段序列的结合概率。
主权项：1.基于大规模语言模型的多肽与TCR分子结合关系预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、获取待测结合关系的多肽序列和TCR分子上的CDR3片段序列，对待测序列分别进行预处理，得到目标输入序列；S200、将所述目标输入序列中的每个氨基酸残基进行特征编码，输出每个序列的编码矩阵；S300、将所述编码矩阵分别输入至训练好的结合关系预测模型中的双向GRU模块中，输出每个序列的全局特征矩阵；S400、将对应的所述每个序列的全局特征矩阵合并后，输入至训练好的结合关系预测模型中的大规模语言模型RetNet中，输出每对序列的关系矩阵；S500、将所述每对序列的关系矩阵输入至结合关系预测模型中，输出所述待测结合关系的多肽序列和TCR分子上的CDR3片段序列的结合概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 基于大规模语言模型的多肽与TCR分子结合关系预测方法
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