基于深度学习的白细胞抗原与多肽结合亲和力预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202010732369.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111951887A | 公开（公告）日 | 2020-11-17 |
| 申请公布号 | CN111951887A | 申请公布日 | 2020-11-17 |
| 分类号 | G16B20/30;G16B40/00;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 叶一林;万季;汪健;徐韵婉;潘有东;王奕;宋麒 | 申请（专利权）人 | 深圳市新合生物医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京冠和权律师事务所 | 代理人 | 深圳市新合生物医疗科技有限公司 |
| 地址 | 518055 广东省深圳市南山区桃源街道留仙大道众创产业园B50栋4层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种基于深度学习的白细胞抗原与多肽结合亲和力预测方法，包括：步骤S101：对人类白细胞抗原序列进行编码；步骤S102：构建人类白细胞抗原序列与肽段对序列；步骤S103：构建人类白细胞抗原序列与肽链对编码矩阵；步骤S104：人类白细胞抗原与肽段结合的亲和力预测模型构建。本发明综合考虑了人类白细胞抗原蛋白序列与肽段各自的序列对亲和力强度的影响，开发了一种基于深度学习的白细胞抗原与多肽结合亲和力预测方法。 |
