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[发明专利]抗原呈递预测模型的训练方法及其预测方法、设备和介质-CN202111054402.6在审
发明人：张碧武;李京宇;刘耿;刘宇轩 -专利权人：深圳吉诺因生物科技有限公司
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种抗原呈递预测模型的训练方法及其预测方法、设备和介质，所述训练方法包括：获取抗原序列训练数据及用于表征抗原序列呈递概率的呈递概率训练数据；将抗原序列训练数据输入至待训练的抗原呈递预测模型；通过抗原呈递预测模型对抗原序列训练数据进行呈递预测处理以预测出抗原序列训练数据对应的呈递概率，其中，通过抗原呈递预测模型的特征编码模块对抗原序列训练数据进行氨基酸编码及向量映射处理；根据预测出的呈递概率及呈递概率训练数据训练抗原呈递预测模型。本公开利用深度学习技术有效地建立了基于抗原序列的神经网络算法模型，有效地解决了预测新抗原呈递能力较差的问题，提升了预测抗原呈递能力的准确性和效率。
抗原呈递预测模型训练方法及其设备介质

[发明专利]基于表位保守性的免疫多肽组鉴定方法-CN202011457825.8在审
发明人：张乐;邱思;李京宇;李波 -专利权人：深圳吉诺因生物科技有限公司;武汉华大吉诺因生物科技有限公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明涉及生物信息领域，具体地，本发明涉及基于表位保守性的免疫多肽组鉴定方法。本发明提供的基于表位保守性的免疫多肽组鉴定方法，通过自适应启发式学习免疫多肽组序列的氨基酸位点保守性，解决免疫多肽组“无酶”特性造成的搜库空间过大，并由此引发的质谱搜库鉴定灵敏度过低的问题。通过将一轮搜库结果纳入上述特异性免疫多肽组数据库中，并进行二轮搜库，基于经典目标诱饵库策略进行质控，解决现有技术方案普遍缺乏可信FDR的问题。
基于保守免疫多肽鉴定方法

[发明专利]基于深度学习的抗原亲和力预测方法和系统-CN202011506001.5在审
发明人：刘宇轩;李京宇;刘耿;李波 -专利权人：深圳吉诺因生物科技有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明属于人工智能领域，公开了一种基于深度学习的抗原亲和力预测方法和预测模型。所述方法包括：(1)获取低聚体‑免疫分子的结合结构的训练数据集，包括亲和力；(2)对于每组低聚体‑免疫分子，将低聚体的序列、低聚体的单体位置和免疫分子分别表示为高维向量，并将所述三个高维向量融合成低聚体‑免疫分子的结合结构的向量；(3)利用所述训练数据集中低聚体‑免疫分子的结合结构的向量和亲和力数据训练深度神经网络，建立低聚体‑免疫分子亲和力预测模型；(4)将所述待测低聚体‑免疫分子的结合结构的向量输入所述抗原亲和力预测模型，利用训练的深度神经网络预测所述待测低聚体‑免疫分子结合的亲和力。
基于深度学习抗原亲和力预测方法系统