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本发明涉及抗体结合位点预测领域,具体提供一种通过序列预测抗体上结合位点的深度学习方法,包括如下步骤:获取抗体上若干个高变区,将若干个高变区串连为一条高变区序列,在不同的高变区序列之间加入一种未知类型的氨基酸作为区分标识;所述的高变区序列中每个氨基酸的特征包括词嵌入特征、额外特征;将词嵌入特征和额外特征合并得到最后的特征矩阵,并将特征矩阵输入神经网络模型;所述的神经网络模型采用双向长短期记忆网络与transformer编码器学习高变区序列信息以及不同高变区之间的相互作用信息,预测抗体结合位点。本发
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112397139 A
(43)申请公布日 2021.02.23
(21)申请号 202011269669.2
(22)申请日 2020.11.13
(71)申请人 中山大学
地址 51
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