摘要
本申请公开了一种基于新型抗原制备的氧化型低密度脂蛋白质控品的制备方法,所述方法包括:构建氧化型低密度脂蛋白模型,通过设置多组模拟条件进行分子动力学模拟,以计算稳定性指数,并确定最优抗原制备条件;获取抗原表位数据,并构建特征向量,以利用机器学习算法预测和筛选最佳抗原表位;基于目标交联策略,将最优抗原制备条件下制备的氧化型低密度脂蛋白与最佳抗原表位结合,以获取目标质控品。通过本申请的方案,能够提高制备效率和质量。
技术关键词
氧化低密度脂蛋白
训练机器学习模型
集成学习方法
交联策略
机器学习算法
酶联免疫吸附测定法
指数
高效液相色谱纯化
重组蛋白
遗传算法优化
固相合成法
分子模型
酰亚胺
pH值
质谱分析
滑动窗口
因子
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智能诊断模型
监测方法
密度聚类算法
综合故障
机器学习算法
便携式红光
红外照射
无线网络
分析单元
数据收集模块
地源热泵
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燃气锅炉
子系统
环境气候
肾脏病风险预测
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基础
机器学习算法
Adaboost算法