基于深度遷移的對HLA抗原呈遞預(yù)測系統(tǒng)的增強方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111204491.8 申請日 -
公開（公告）號 CN113762417A 公開（公告）日 2021-12-07
申請公布號 CN113762417A 申請公布日 2021-12-07
分類號 G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 方榯楷;費才溢;徐實 申請（專利權(quán)）人 南京澄實生物科技有限公司
代理機構(gòu) 南京天華專利代理有限責任公司 代理人 劉暢;傅婷婷
地址 210000江蘇省南京市江北新區(qū)探秘路73號樹屋十六棟D-2棟2層209室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出了一種基于深度遷移的對HLA抗原呈遞預(yù)測系統(tǒng)的增強方法，包括：1）使用全局最大差異打分矩陣生成不同比例的負樣本訓練集：正負樣本均衡的源域數(shù)據(jù)集，正負樣本失衡的目標數(shù)據(jù)集2）采用多種不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來編碼已知序列信息、多模態(tài)特征融合等手段，在正負樣本比均衡的源域數(shù)據(jù)上得到預(yù)訓練模型3）通過深度遷移方法，將預(yù)訓練模型遷移至正負樣本比極端失衡的目標數(shù)據(jù)集4）提出創(chuàng)新的“嚴格準確率（strict PPV）”指標。同于以往其他基于單一數(shù)據(jù)集與單一人工智能模型的MHC預(yù)測方法，本發(fā)明能高效地融合多模態(tài)信息，快速部署遷移到不用的數(shù)據(jù)集上，節(jié)省了在新環(huán)境與數(shù)據(jù)上重新訓練模型的算力與時間成本。