申请/专利权人：上海数因信科智能科技有限公司

申请日：2023-10-13

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117612602A

主分类号：G16B20/30

分类号：G16B20/30;G16B40/00;G16B20/20;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/047;G06N3/0895;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：一种MHC‑I类分子与多肽结合预测方法，通过采用竞争结合实验得到肽段和指定等位基因结合BA数据对构建得到的多模态卷积循环神经网络进行预训练以提高质谱洗脱配体后肽同时与多个等位基因结合MSELs‑MA数据和负样本可靠性；再将所有高质量数据整合得到最终数据集，实现MHC‑I类分子与多肽结合预测。本发明能够有效提高肽段和等位基因结合预测的准确性；本发明只需利用肽段和MHC‑I类分子序列的信息，而不需要额外的特征提取或编码，在大大提高数据的利用率的同时适用于多种MHC‑I类分子等位基因，能够更全面地捕捉肽与MHC‑I结合的生物学特征，从而显著提高预测性能。

主权项：1.一种MHC-I类分子与多肽结合预测方法，其特征在于，通过采用竞争结合实验得到肽段和指定等位基因结合BA数据对构建得到的多模态卷积循环神经网络进行预训练以提高质谱洗脱配体后肽同时与多个等位基因结合MSELs-MA数据和负样本可靠性；再将所有处理后数据整合得到最终数据集，实现MHC-I类分子与多肽结合预测；所述的多模态卷积循环神经网络包括：1D-CNN-LSTM和2D-CNN，其中：1D-CNN-LSTM通过卷积和长短时记忆网络来捕捉序列中的模式；2D-CNN处理图像或二维结构化数据以有效地提取空间特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海数因信科智能科技有限公司 MHC-I类分子与多肽结合预测方法

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