[发明专利]一种通过序列预测抗体上结合位点的深度学习方法有效
| 申请号： | 202011269669.2 | 申请日： | 2020-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN112397139B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 杨跃东;张磐 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G16B15/20 | 分类号： | G16B15/20;G16B15/30;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/049 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510260 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及抗体结合位点预测领域，具体提供一种通过序列预测抗体上结合位点的深度学习方法，包括如下步骤：获取抗体上若干个高变区，将若干个高变区串连为一条高变区序列，在不同的高变区序列之间加入一种未知类型的氨基酸作为区分标识；所述的高变区序列中每个氨基酸的特征包括词嵌入特征、额外特征；将词嵌入特征和额外特征合并得到最后的特征矩阵，并将特征矩阵输入神经网络模型；所述的神经网络模型采用双向长短期记忆网络与transformer编码器学习高变区序列信息以及不同高变区之间的相互作用信息，预测抗体结合位点。本发明能通过学习不同高变区之间的相互作用信息，准确地预测抗体结合位点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通过 序列 预测 抗体 结合 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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