[发明专利]一种蛋白质抗原表位的预测方法有效
| 申请号： | 201710516045.8 | 申请日： | 2017-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN107341363B | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 羊红光;成彬;王程 | 申请（专利权）人： | 河北省科学院应用数学研究所 |
| 主分类号： | G16B20/30 | 分类号： | G16B20/30;G16B40/00 |
| 代理公司： | 石家庄冀科专利商标事务所有限公司 13108 | 代理人： | 李羡民;高锡明 |
| 地址： | 050081 河北省石家*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 一种蛋白质抗原表位的预测方法，所述方法首先从专业数据库中采集经实验验证的抗原表位序列信息及相关蛋白质的序列信息，构建用于学习训练的正负样本集合，采集氨基酸的理化性质特征信息；然后在样本集合中，采用机器学习算法训练出互补预测分类器组及一个单独的高性能分类器；最后运用互补预测分类器组获取第一候选表位集合，利用高性能分类器获取第二候选表位集合，并利用“倾向性打分方法”对候选表位集合中的序列进行打分排序。本发明在构造出多层分类结构的预测模型的基础上，利用多个具有互补能力的分类器对蛋白质抗原表位进行协同预测，该方法能显著提高蛋白质抗原表位预测的准确性，为精准、快速找到抗原表位提供了有效方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 蛋白质 抗原 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种蛋白质抗原表位的预测方法，其特征是，所述方法首先从专业数据库中采集经实验验证的抗原表位序列信息及相关蛋白质的序列信息，构建用于学习训练的正负样本集合，利用氨基酸的理化性质作为特征进行学习与预测；然后在样本集合中，采用机器学习算法训练出互补预测分类器组及一个高性能分类器；最后运用互补预测分类器组获取第一候选表位集合，利用高性能分类器获取第二候选表位集合，并利用“倾向性打分方法”对候选表位集合中的序列进行打分排序。
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