摘要
本发明公开了一种在原子水平智能识别T细胞抗原的方法,包括以下步骤:将抗原、HLA和TCR表示为以原子为节点、化学键为边的图;构建原子水平的抗原与HLA结合智能预测模型,筛选能被HLA呈递的抗原;构建原子水平的抗原与TCR相互作用智能预测模型,筛选能被TCR识别的抗原;综合T细胞克隆频率计算抗原的免疫原性并识别高免疫原性抗原,形成T细胞抗原智能识别方法。本发明克服了现有技术仅在序列或残基水平识别T细胞抗原导致大部分候选抗原无法引起免疫反应的问题,能够在原子水平精准筛选具有免疫原性的肿瘤新抗原。
技术关键词
相互作用特征
交叉注意力机制
人工智能模型预测
智能识别方法
门控循环单元
节点
序列
多层感知机
常见氨基酸
皮尔逊相关系数
信息更新
网络
复合物
编码
多态性位点
参数
结构通式
频率
系统为您推荐了相关专利信息
互联网交易系统
视频采集模块
分析模块
视频分析技术
电子废弃物拆解
三维空间模型
可视化方法
智能工厂
节点
图像残差
Pearson相关系数
多视角特征
特征提取网络
解码方法
联合特征提取