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本发明公布了一种基于自监督对比学习的TCR与抗原复合物亲和力预测算法,包括预训练与预测两个阶段:1)对比学习预训练阶段,使用TCR序列作为训练集,对TCR序列的氨基酸计算注意力权重,以一定概率掩盖部分氨基酸产生新的TCR序列,通过Transformer编码器进行编码,生成两条序列的向量表示(embedding),然后根据对比学习框架,计算两条序列的余弦相似性,归一化温度‑尺度交叉熵(NT‑Xent损失)计算损失,使用梯度下降算法进行损失函数优化。2)下游预测阶段,操作者将待测试的TCR序列与抗原
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114822680 A
(43)申请公布日 2022.07.29
(21)申请号 202210172888.1
(22)申请日 2022.02.24
(71)申请人 南京工业大学
地址 210000
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