一种在原子水平智能识别T细胞抗原的方法

    公开(公告)号:CN119864088A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202510178950.1

    申请日:2025-02-18

    Inventor: 蒋庆华

    Abstract: 本发明公开了一种在原子水平智能识别T细胞抗原的方法,包括以下步骤:将抗原、HLA和TCR表示为以原子为节点、化学键为边的图;构建原子水平的抗原与HLA结合智能预测模型,筛选能被HLA呈递的抗原;构建原子水平的抗原与TCR相互作用智能预测模型,筛选能被TCR识别的抗原;综合T细胞克隆频率计算抗原的免疫原性并识别高免疫原性抗原,形成T细胞抗原智能识别方法。本发明克服了现有技术仅在序列或残基水平识别T细胞抗原导致大部分候选抗原无法引起免疫反应的问题,能够在原子水平精准筛选具有免疫原性的肿瘤新抗原。

    一种融合了单细胞TCR测序数据的肿瘤新生抗原筛选方法

    公开(公告)号:CN113160887B

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202110443345.4

    申请日:2021-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种融合了单细胞TCR测序数据的肿瘤新生抗原筛选方法,包括:基于全外显子测序数据及转录组测序数据通过软件进行质控、比对等步骤获取新生突变肽库;使用HLA分型预测软件预测HLA‑I类分型;结合单细胞TCR测序及单细胞转录组测序,通过细胞类型注释、克隆频率分析寻找癌症特异性的CD8+T细胞受体;同时,基于集成深度学习通过peptide‑TCR相互作用预测模型鉴定短肽免疫原性,提出融合单细胞TCR测序数据的肿瘤新生抗原筛选方法,解决了传统肿瘤抗原筛选方法新生抗原错选漏选率高、免疫原性不足等问题。

    一种融合了单细胞TCR测序数据的肿瘤新生抗原筛选方法

    公开(公告)号:CN113160887A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110443345.4

    申请日:2021-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种融合了单细胞TCR测序数据的肿瘤新生抗原筛选方法,包括:基于全外显子测序数据及转录组测序数据通过软件进行质控、比对等步骤获取新生突变肽库;使用HLA分型预测软件预测HLA‑I类分型;结合单细胞TCR测序及单细胞转录组测序,通过细胞类型注释、克隆频率分析寻找癌症特异性的CD8+T细胞受体;同时,基于集成深度学习通过peptide‑TCR相互作用预测模型鉴定短肽免疫原性,提出融合单细胞TCR测序数据的肿瘤新生抗原筛选方法,解决了传统肿瘤抗原筛选方法新生抗原错选漏选率高、免疫原性不足等问题。

    一种阿尔茨海默病发病风险预测模型的构建方法

    公开(公告)号:CN106636398B

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN201611190992.4

    申请日:2016-12-21

    Abstract: 本发明属于医疗检测领域,具体公开了一种阿尔茨海默病发病风险预测模型的构建方法,该方法基于现有的wGRS提出了改进的wGRS方法,计算wGRS时不但考虑了单个SNP的作用,同时也考虑SNP之间的相互作用。该改进的wGRS方法能够对阿尔茨海默病发病风险预测的正确性进一步提高。因此本方法考虑到SNP之间的相互作用对阿尔茨海默病的重要影响,并将SNP之间的相互作用应用到阿尔茨海默病发病风险预测中,进一步提高了阿尔茨海默病发病风险预测的正确率。

    一种改进的阿尔茨海默病发病风险预测方法

    公开(公告)号:CN106636398A

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201611190992.4

    申请日:2016-12-21

    CPC classification number: C12Q1/6883 C12Q2600/156 G16B30/00

    Abstract: 本发明属于医疗检测领域,具体公开了一种改进的阿尔茨海默病发病风险预测方法,该方法基于现有的wGRS提出了改进的wGRS方法,计算wGRS时不但考虑了单个SNP的作用,同时也考虑SNP之间的相互作用。该改进的wGRS方法能够对阿尔茨海默病发病风险预测的正确性进一步提高。因此本方法考虑到SNP之间的相互作用对阿尔茨海默病的重要影响,并将SNP之间的相互作用应用到阿尔茨海默病发病风险预测中,进一步提高了阿尔茨海默病发病风险预测的正确率。

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