申请/专利权人：深圳华大基因科技有限公司

申请日：2014-09-30

公开（公告）日：2021-04-13

公开（公告）号：CN105524984B

主分类号：C12Q1/6886(20180101)

分类号：C12Q1/6886(20180101);C12M1/34(20060101);G01N33/68(20060101);G01N33/574(20060101);G16B30/10(20190101);C07K7/06(20060101);A61K38/08(20190101);A61P35/00(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.04.13#授权;2016.05.25#实质审查的生效;2016.04.27#公开

摘要：本发明提供了预测新抗原表位的方法及设备，预测新抗原表位的方法包括：1构建候选表位库，其中，所述候选表位库由表达差异肽构成，所述表达差异肽是在具有所述预定状态的样本与不具有所述预定状态的样本之间存在差异的肽；2基于历史数据库构建预测模型，所述历史数据库由与所述预定状态相关的已知抗原表位构成；以及3将所述候选表位库的至少一个子集作为所述预测模型的输入变量，以便预测新抗原表位。利用该预测新抗原表位的方法，能够真正的从基因水平和蛋白水平确定抗原的突变信息，进而快速有效地获得能够与MHC结合的新抗原表位，且能够精准的预测抗原表位与NHC的结合能力，同时该方法简单方便，能够大大节约人力、物力。

主权项：1.一种预测新抗原表位的方法，其特征在于，所述抗原表位与预定状态相关，所述方法包括：1构建候选表位库，其中，所述候选表位库由表达差异肽构成，所述表达差异肽是在具有所述预定状态的样本与不具有所述预定状态的样本之间存在差异的肽；2基于历史数据库构建预测模型，所述历史数据库由与所述预定状态相关的已知抗原表位构成，当所述抗原表位与MHC1结合时，则选择长度为8肽的抗原表位，并且利用PSSM算法，构建所述预测模型；当所述抗原表位与MHC2结合时，则选择长度为9肽的抗原表位，并且利用支持向量机，构建所述预测模型；以及3将所述候选表位库的至少一个子集作为所述预测模型的输入变量，以便预测新抗原表位，将所述候选表位库的至少一个子集输入所述预测模型，以便基于所述子集中所述表达差异肽的每一个的序列，对所述表达差异肽的每一个进行评分；基于所述评分的结果，确定所述新抗原表位，其中，基于所述评分的结果，确定所述新抗原表位包括：对所述子集中的所有所述表达差异肽进行评分排序；以及选择排名为前百分之一的表达差异肽为所述新抗原表位；当所述抗原表位与MHC2结合时，在输入所述预测模型之前，预先将所述表达差异肽的序列转化为二进制编码，其中，当所述抗原表位与MHC1结合时，基于历史数据库构建预测模型进一步包括：选择多个与MHC1结合并且长度为8肽的已知抗原表位；将所述多个与MHC1结合并且长度为8肽的已知抗原表位进行序列分析，确定在每个位点，各氨基酸的出现概率；利用PSSM算法，基于所述各氨基酸的出现概率，构建所述预测模型，当所述抗原表位与MHC2结合时，基于历史数据库构建预测模型进一步包括：选择多个与MHC2结合并且长度为9肽的已知抗原表位；按照预定规则，将所述已知抗原表位的序列转化为二进制编码，以便获得阳性起始数据库，其中，每个位点的氨基酸由长度为20位的二进制字串表示；选择多个不与MHC2结合并且长度为9肽的对照短肽；按照所述预定规则，将所述对照短肽的序列转化为二进制编码，以便获得阴性起始数据库，其中，每个位点的氨基酸由长度为20位的二进制字串表示；基于所述阳性起始数据库和所述阴性起始数据库，利用支持向量机，构建所述预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳华大基因科技有限公司 预测新抗原表位的方法及设备

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD