[发明专利]使用递归神经网络编码器和注意力加权来改进对新表位的主要组织相容性复合物(MHC)-肽结合预测的方法和系统在审
| 申请号： | 201980054372.3 | 申请日： | 2019-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN112912960A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | J·苏多尔;K·弗努克 | 申请（专利权）人： | 南托米克斯有限责任公司 |
| 主分类号： | G16B35/10 | 分类号： | G16B35/10;G16B30/10;G16B40/20;G16B50/00;C07K14/74 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 李志强;黄希贵 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了用于预测MHC‑肽结合亲和力的技术。获得多个训练肽序列，并且使用训练肽序列训练神经网络模型以预测MHC‑肽结合亲和力。包括RNN的神经网络模型的编码器被配置为处理输入训练肽序列以通过将RNN的最终隐藏状态应用于RNN的中间状态输出从而生成注意力加权输出、并且线性组合注意力加权输出来生成编码固定维数的输出。在编码器之后的完全连接层被配置为处理编码固定维数的输出以生成MHC‑肽结合亲和力预测输出。计算装置被配置为使用经训练的神经网络来预测针对测试肽序列的MHC‑肽结合亲和力。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 递归 神经网络 编码器 注意力 加权 改进 新表位 主要 组织 相容性 复合物 mhc 结合 | ||
【主权项】：
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