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龙图腾网获悉上海数因信科智能科技有限公司申请的专利基于深度学习的HLA-I类与TCR结合预测方法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：CN117116338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202311155789.3，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权基于深度学习的HLA-I类与TCR结合预测方法是由袁野设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的HLA-I类与TCR结合预测方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的HLA‑I类与TCR结合预测方法，从IEDB、VDJdb、PIRD和McPas‑TCR四个数据库中收集全面的肽‑TCR结合记录并构成数据集；步骤：对进入模型前的数据进行预处理，得到独热编码矩阵；将独热编码矩阵输入深度学习模型进行学习，预测得到结合概率。本发明能够高效、准确地预测TCR与HLA‑I复合物之间结合亲和力并且只需要CDR3β序列即可。

本发明授权基于深度学习的HLA-I类与TCR结合预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的HLA-I类与TCR结合预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、从IEDB、VDJdb、PIRD和McPas-TCR四个数据库中收集全面的肽-TCR结合记录并构成数据集； 步骤2、对进入模型前的数据进行预处理，得到独热编码矩阵，具体包括： 2.1将每个数据样例的肽段序列和TCR序列合并，并保留原始的肽段序列和TCR序列，得到肽段序列、TCR序列和合并序列，具体为：首先，采用符号‘-’填充HLA-I分子上的新抗原肽序列长度不足11个氨基酸残基的情况，采用符号‘-’填充CDR3β上长度不足24个氨基酸残基的情况后，将TCR的CDR3b序列拼接在新抗原肽序列后面，形成一个长度为35个氨基酸残基的序列； 2.2对步骤2.1得到的序列分别进行独热编码，得到三个独热编码矩阵； 步骤3、将步骤2得到的独热编码矩阵输入深度学习模型进行学习，预测得到结合概率，具体包括： 3.1TCR序列的独热编码矩阵通过CNN-LSTM模块进行解码得到解码特征，肽段序列和合并序列的独热编码矩阵从二维矩阵变形为一维特征； 3.2将步骤3.1得到的解码特征与两类一维特征拼接为融合特征矩阵后，输入深度学习模型的全连接网络，将特征空间映射到标签空间，从而实现对抗原肽段与TCR的结合概率的预测； 所述的深度学习模型包括：CNN-LSTM模块和全连接网络，其中：CNN-LSTM模块由64个一维大小为3的卷积核和一层的双向LSTM组成，通过卷积核对矩阵进行解码并经RELU激活函数和池化操作后，再由64通道数的双向LSTM层提取序列的时序特征；全连接网络模块采用四层感知机降维映射，将特征从特征空间映射到标签空间。

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