【摘 要】
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基于新抗原的肿瘤免疫治疗,抗原呈递的准确预测是筛选T细胞特异性表位的关键步骤。质谱鉴定的表位数据对建立抗原呈递预测模型具有重要价值。尽管近年来质谱数据的积累持续增
【机 构】
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华南理工大学生物科学与工程学院,深圳华大生命科学研究院,华大吉诺因,中国科学院大学华大教育中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:81702826,81772910);深圳市科创委项目(编号:JCYJ20170303151334808);深圳市经信委项目(编号:20170731162715261)资助
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基于新抗原的肿瘤免疫治疗,抗原呈递的准确预测是筛选T细胞特异性表位的关键步骤。质谱鉴定的表位数据对建立抗原呈递预测模型具有重要价值。尽管近年来质谱数据的积累持续增加,但是大部分人类白细胞抗原(humanleukocyte antigen,HLA)分型所对应的多肽数量相对较少,无法建立可靠的预测模型。为此,本研究尝试利用迁移学习的方法,先利用混合分型的表位数据建立模型以识别抗原表位的共同特征,在此预训练模型的基础上再利用分型特异性数据建立抗原呈递预测模型Pluto。在相同的验证集上,Pluto的平均0.1%
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