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申请/专利权人：中山大学;广州国家实验室
摘要：本申请公开了一种B型流感病毒抗原性快速鉴别方法、装置、终端及介质。本申请首先基于现有B型流感病毒Victoria谱系和Yamagata谱系毒株的血凝抑制试验数据分别判断两个谱系内部不同毒株之间的抗原关系，然后，基于两两毒株的血凝素蛋白上的HA1片段之间氨基酸序列的差异确定了四组与抗原改变相关的特征，分别是与抗原表位、物理化学性质、受体结合区域和氮糖基化改变有关的特征。基于以上四组特征，使用机器学习算法分别构建针对Victoria和Yamagata谱系的抗原关系预测模型，并应用于预测对应谱系内部任意两个毒株之间的抗原关系，可以实现对B型流感两个谱系病毒抗原性的快速预测。
主权项：1.一种B型流感病毒抗原性快速鉴别方法，其特征在于，包括：分别获取预设的B型流感病毒Victoria谱系和Yamagata谱系的HA1序列样本数据以及样本抗原性数据，其中，所述样本抗原性数据分别包含Victoria谱系和Yamagata谱系内部两两毒株之间的抗原关系；分别对所述B型流感病毒Victoria谱系和Yamagata谱系HA1序列样本数据进行病毒特征提取，分别得到Victoria谱系和Yamagata谱系样本数据集对应的与抗原改变有关的病毒特征，所述病毒特征具体包括：抗原表位特征、理化性质特征、氮糖基化位点和受体结合区域特征；根据所述病毒特征和所述样本抗原性数据作为模型训练数据，通过模型训练，分别得到B型流感病毒Victoria谱系和Yamagata谱系对应的抗原性预测模型PREDAC-BV和PREDAC-BY；获取待鉴别的B型流感病毒流感Victoria谱系或Yamagata谱系毒株HA1氨基酸序列，将所述B型流感病毒毒株HA1氨基酸序列输入到对应谱系的抗原性预测模型，以根据所述抗原性预测模型的输出结果，确定所述B型流感病毒毒株的抗原性鉴别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 广州国家实验室 B型流感病毒抗原性快速鉴别方法、装置、终端及介质
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