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龙图腾网获悉清华珠三角研究院;赛业(广州)生物科技有限公司申请的专利一种免疫原性肽呈递的预测方法、系统、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116994643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310872953.6，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种免疫原性肽呈递的预测方法、系统、装置及存储介质是由周淑仙;刘华清;陈沛逸设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种免疫原性肽呈递的预测方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种免疫原性肽呈递的预测方法、系统、装置及存储介质，包括：将免疫原性肽段、上游氨基酸序列和下游氨基酸序列输入到训练好的剪切预测模型，提取肽段剪切特征；将免疫原性肽段输入到训练好的预训练蛋白语言模型，提取肽段氨基酸序列特征；将免疫原性肽段和主要组织相容复合体等位基因序列输入到训练好的结合预测模型，提取免疫原性肽段与主要组织相容复合体的结合特征；将肽段剪切特征、肽段序列特征和结合特征进行融合，得到融合特征，并将融合特征输入到呈递预测模型，得到呈递预测结果。本发明实施能够更精准、快速地预测免疫原性肽的呈递，可广泛应用于生物信息处理技术领域。

本发明授权一种免疫原性肽呈递的预测方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种免疫原性肽呈递的预测方法，其特征在于，包括： 将免疫原性肽段、上游氨基酸序列和下游氨基酸序列输入到训练好的剪切预测模型，提取肽段剪切特征； 将所述免疫原性肽段输入到训练好的预训练蛋白语言模型，提取肽段氨基酸序列特征； 将所述免疫原性肽段和主要组织相容复合体等位基因序列输入到训练好的结合预测模型，提取所述免疫原性肽段与主要组织相容复合体的结合特征； 将所述肽段剪切特征、所述肽段氨基酸序列特征和所述结合特征进行融合，得到融合特征，并将所述融合特征输入到呈递预测模型，得到呈递预测结果； 其中，所述剪切预测模型的训练过程如下： 将清洗后的免疫原性肽数据中无全长蛋白对应的肽段剔除，得到第一正样本肽段； 在蛋白系列中随机截取人类肽段长度的氨基酸序列，若截取的氨基酸序列不属于所述第一正样本肽段，将截取的氨基酸序列作为第一负样本肽段； 截取所述第一正样本肽段的上游和下游的第一类氨基酸序列，截取所述第一负样本肽段的上游和下游的第二类氨基酸序列； 将所述第一正样本肽段、所述第一负样本肽段、所述第一类氨基酸序列和所述第二类氨基酸序列分成第一训练集和第一测试集，采用所述第一训练集对所述剪切预测模型进行训练，并采用所述第一测试集对剪切预测模型进行测试，直至剪切预测模型满足第一预设要求； 所述结合预测模型的训练过程如下： 将清洗后的免疫原性肽数据中缺少对应主要组织相容复合体等位基因信息的肽段剔除，得到样本肽段；其中，根据实验测定结果确定可以与主要组织相容复合体结合的样本肽段为第二正样本肽段，其余的样本肽段为第二负样本肽段； 根据所述第二正样本肽段及其主要组织相容复合体等位基因样本序列和所述第二负样本肽段及其主要组织相容复合体等位基因样本序列分成第二训练集和第二测试集，采用所述第二训练集对所述结合预测模型进行训练，并采用所述第二测试集对结合预测模型进行测试，直至结合预测模型满足第二预设要求； 所述呈递预测模型的训练过程如下： 将满足剪切筛选条件、结合筛选条件且可被呈递的肽段作为第三正样本肽段；所述第三正样本肽段还包括主要组织相容复合体等位基因名称和对应的蛋白质名称； 在蛋白序列中随机截取人类肽段长度的氨基酸序列作为第三负样本；所述第三负样本包括还包括随机匹配的主要组织相容复合体等位基因名称、等位基因序列，所有肽段根据蛋白名称匹配的蛋白全长序列，以及肽段的上下游氨基酸； 将所述第三正样本肽段和所述第三负样本分成第三训练集和第三测试集，采用所述第三训练集对呈递预测模型进行训练，并采用所述第三测试集对呈递预测模型进行测试，直至所述呈递预测模型满足第三预设要求。

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