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[发明专利]用于预测表面呈递肽的机器学习技术-CN202180050278.8在审
发明人：查尔斯·威尔伯·阿博特三世;肖恩·迈克尔·波伊尔;雷切尔·马蒂·派克;埃里克·拉维;达塔瑞亚·梅拉赫鲁沃;雷纳·麦克洛里;理查德·陈;罗伯特·鲍尔;加博尔·巴萨;杰森·哈里斯;帕梅拉·米拉尼;普拉蒂克·坦登;保罗·麦克尼特;马西莫·莫拉;塞加尔·德赛;胡安-塞巴斯蒂安·萨尔维达尔;迈克尔·克拉克;克里斯蒂安·豪登柴尔德;约翰·威斯特;尼克·菲利普斯;西莫·V·张 -专利权人： 佩索纳里斯公司
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： C12Q1/6869 文献下载
摘要：本公开内容提供了使用结合和表面呈递特性预测表面呈递肽的方法。所述方法可以包括访问训练的机器学习模型，所述训练的机器学习模型被配置为产生输出，所述输出指示一个或多个表达水平与一种或多种肽呈递度量根据表达与呈递之间的群体‑水平关系而关联的程度。对于组织样品的肽集合中的每个肽，可以使用机器学习模型和对应于所述肽的基因组和转录组数据来测定得分。所述得分可以预测相应的肽是否是结合MHC分子并且被呈递在细胞表面上的表面呈递肽。
用于预测表面呈递机器学习技术

[发明专利]用于癌症免疫疗法的综合生物标志物-CN202180031347.0在审
发明人：查尔斯·威尔伯·阿博特三世;肖恩·迈克尔·波伊尔;雷切尔·马蒂·派克;埃里克·拉维;达塔瑞亚·梅拉赫鲁沃;雷纳·麦克洛里;理查德·陈;罗伯特·鲍尔;加博尔·巴萨;杰森·哈里斯;帕梅拉·米拉尼;普拉蒂克·坦登;保罗·麦克尼特;马西莫·莫拉;塞加尔·德赛;胡安-塞巴斯蒂安·萨尔维达尔;迈克尔·克拉克;克里斯蒂安·豪登柴尔德;约翰·威斯特;尼克·菲利普斯;西莫·V·张 -专利权人： 佩索纳里斯公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： C12N15/09 文献下载
摘要：提供了用于生成综合生物标志物的方法，所述综合生物标志物鉴定受试者对特定类型的免疫疗法治疗的的响应性的预测水平。所述方法可包括生成代表对应于一条或多条DNA序列的一个或多个特征的基因组度量。所述方法还可以包括生成代表与一组肽相对应的一个或多个特征的转录物组度量，所述一组肽从一条或多条RNA序列的相应RNA序列翻译而来。所述方法还可以包括生成来源于所述一组基因组度量和所述一组转录物组度量的综合生物标志物得分。所述方法还可以包括基于综合生物标志物得分确定受试者对特定类型的免疫疗法治疗的响应性的预测水平。
用于癌症免疫疗法综合生物标志

[发明专利]来自不匹配的生物样品的体细胞变异调用-CN202080091008.7在审
发明人：帕特里克·琼杰内尔;尼古拉斯·菲利普斯;杰森·哈里斯 -专利权人： 佩索纳里斯公司
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：提供了来自不匹配的生物样品的体细胞变异调用的方法。方法可以包括获得对应于对象的生物样品的核酸序列数据。方法还可以包括将核酸序列数据与参考基因组比对。方法还可以包括基于比对的核酸序列数据鉴定所述核酸序列数据中的一组候选变异。该组候选变异可以包括一种或多种体细胞变异和一种或多种生殖系变异。方法还可以包括在不使用来自对象的匹配生物样品的核酸测序数据的情况下，使用经过训练的机器学习模型来处理候选变异的集合，以鉴定体细胞变异。方法还可以包括输出鉴定体细胞变异的报告。
来自匹配生物样品体细胞变异调用

[发明专利]从单一样品预估肿瘤纯度-CN202080090955.4在审
发明人：尼古拉斯·菲利普斯;杰森·哈里斯 -专利权人： 佩索纳里斯公司
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本公开提供了从肿瘤样品预估肿瘤纯度的方法，而无需使用匹配的正常对照。基于与参考基因组对齐的核酸序列数据鉴定一组基因组区域。该组基因组区域的每个基因组区域包括相对于参考基因组的相应基因组区域的一个或多个核苷酸序列变体。基于确定的该组基因组区域的每个基因组区域的B等位基因频率确定生物样品的B等位基因频率分布。使用经过训练的机器学习模型处理B等位基因频率分布，以预估鉴定所述生物样品中的肿瘤纯度的度量。
单一样品预估肿瘤纯度

[发明专利]用于遗传分析的方法和系统-CN201380074824.7在审
发明人：盖博·T·巴尔萨;杰玛·钱德拉蒂拉克;理查德·陈;莎拉·加西亚;雨果·余·科尔·莱姆;骆淑君;马克·R·普拉特;约翰·韦斯特 -专利权人： 佩索纳里斯公司
申请日： 2013-12-27 - 公布日： 2015-12-23 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本公开内容提供了用于样品处理和数据分析的系统和方法。样品处理可以包括核酸样品处理和后续的测序。可以对核酸样品的部分或全部进行测序以提供序列信息，该序列信息可以存储或以其他方式保持在电子存储单元中。可以借助于计算机处理器分析该序列信息，并且经分析的序列信息可以存储于电子存储单元中，其可以包括序列信息池或集合以及由核酸样品生成的经分析的序列信息。例如，本公开内容的方法和系统可以用于核酸样品的分析，用于产生一个或多个文库，以及用于生成生物医学报告。本公开内容的方法和系统可帮助一种或多种疾病和状况的诊断、监测、治疗和预防。
用于遗传分析方法系统