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

发明专利有效专利

申请号：
CN201980054372.3
IPC分类号：G16B35/10;G16B30/10;G16B40/20;G16B50/00;C07K14/74
申请日期：
2019-08-14
申请人：
南托米克斯有限责任公司

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专利名称	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
申请号	CN201980054372.3	申请日期	2019-08-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-04	公开/公告号	CN112912960A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16B35/10	IPC分类号	G;1;6;B;3;5;/;1;0;;;G;1;6;B;3;0;/;1;0;;;G;1;6;B;4;0;/;2;0;;;G;1;6;B;5;0;/;0;0;;;C;0;7;K;1;4;/;7;4查看分类表>
申请人	南托米克斯有限责任公司	申请人地址	美国加利福尼亚州变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南托米克斯有限责任公司	当前权利人	南托米克斯有限责任公司
发明人	J·苏多尔;K·弗努克
代理机构	中国专利代理（香港）有限公司	代理人	李志强;黄希贵

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。

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