一种基于多任务学习的肽、MHC、TCR结合性预测方法和系统技术方案

本发明专利技术具体为一种基于多任务学习的肽、MHC、TCR结合性预测方法和系统，包括以下步骤：S1、对生物分子进行数据预处理转化，基于肽、MHC和TCR的氨基酸序列，得到节点的初始特征向量；S2、通过图神经网络学习节点嵌入表示，学习肽、MHC和TCR的连接关系；S3、使用深度矩阵分解技术联合不同任务的预测，包括肽‑MHC结合、肽‑TCR结合和肽‑MHC‑TCR三者特异性结合的预测；本发明专利技术提出的模型，能够整合复杂的生物分子互作模式，通过图神经网络与深度矩阵分解等技术提高预测准确性，广泛应用于肿瘤免疫疗法和疫苗设计领域，为疫苗设计和肿瘤免疫治疗提供一种新的方法论；不仅提高预测的准确性，还能揭示新的生物学见解，有助于推动肿瘤免疫疗法和精准医疗的发展。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及肿瘤免疫治疗和疫苗设计领域，具体为一种基于多任务学习的肽、mhc、tcr结合性预测方法和系统。

技术介绍

1、在肿瘤免疫治疗和疫苗设计领域，准确预测肽与主要组织相容性复合体(mhc)以及t细胞受体(tcr)之间的特异性结合具有重要意义。这种预测是理解和操纵免疫系统的反应，开发针对特定肿瘤抗原疗法的基础。传统方法主要关注肽与tcr之间的结合，而较少考虑mhc的影响。此外，这些方法通常无法有效预测三者之间复杂的互作模式，尤其是在缺乏大规模实验验证数据的情况下。

2、近年来，深度学习技术在生物信息学领域的应用日益增多，为解决上述挑战提供了新的机遇。图神经网络(gnn)作为深度学习领域的主要研究手段之一，因其能够有效处理结构化数据(如分子结构)而被逐渐应用于肽、mhc、和tcr的结合性预测领域。

3、但是，现有的基于深度学习的方法通常专注于单一任务，如仅预测肽-tcr的结合，忽略了肽-mhc复合体与tcr之间相互作用。这种局限性降低了现有预测模型的准确性，因为在实际应用中，肽-mhc复合体与tcr的相互作用对于免疫反应的启动至本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多任务学习的肽、MHC、TCR结合性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多任务学习的肽、MHC、TCR结合性预测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤进一步包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于多任务学习的肽、MHC、TCR结合性预测方法，其特征在于，所述神经网络学习，进一步包括：

4.根据权利要求1所述一种基于多任务学习的肽、MHC、TCR结合性预测方法，其特征在于，其中深度矩阵分解与多任务学习步骤进一步包括：

5.一种基于多任务学习的肽、MHC、TCR结合性预测系统，其特征在于，应用于电子设...

【技术特征摘要】

1.一种基于多任务学习的肽、mhc、tcr结合性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多任务学习的肽、mhc、tcr结合性预测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤进一步包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于多任务学习的肽、mhc、tcr结合性预测方法，其特征在于，所述神经网络学习，进一步包括：

4.根据权利要求1所述一种基于多任务学习的肽、mhc、tcr结合性预测方法，其特征在于，其中深度矩阵分解与多...

【专利技术属性】
技术研发人员：任洪广，赵云祥，于吉军，冯健男，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院军事医学研究院，
类型：发明
国别省市：