[发明专利]基于定向进化的方法、装置及系统有效
| 申请号： | 201480065176.3 | 申请日： | 2014-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN105814573B | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 拉塞尔·贾维尼亚·萨米恩托;唐纳德·斯科特·巴斯克维尔;张希云 | 申请（专利权）人： | 科德克希思公司 |
| 主分类号： | G16B15/20 | 分类号： | G16B15/20 |
| 代理公司： | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人： | 郑霞 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 公开了用于参考结构数据构建序列活性模型的方法，该模型可被用于引导具有有益特性的蛋白的定向进化。一些实施方案采用遗传算法和结构数据来过滤掉不提供信息的数据。一些实施方案使用支持向量机来训练序列活性模型。过滤方法和训练方法可产生具有比传统建模方法高的预测力的序列活性模型。还提供了实现该方法的系统和计算机程序产品。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 结构 预测 建模 | ||
【主权项】：
1.一种进行定向进化的方法，所述方法包括：(a)从分子的物理测量值接收具有信息的数据集，其中所述数据集包括多个变体生物分子的每一个的以下信息：(i)所述变体生物分子对在所述变体生物分子的结合位点中的配体的活性；(ii)所述变体生物分子的序列；以及(iii)一个或更多个几何参数，所述一个或更多个几何参数表征在所述结合位点中的所述配体的几何结构；(b)过滤所述数据集，以通过移出一个或更多个所述变体生物分子的信息来产生经过滤的数据子集，其中，所述过滤包括测试用多个选择的数据子集训练的序列活性模型的预测力，每一个选择的数据子集具有从(a)的所述数据集移出的一组特定的变体生物分子的信息；以及(c)使用所述经过滤的数据子集来训练改进的序列活性模型。
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