发明专利已授权

一种基于基因类型和氨基酸序列的决定性互补区分类方法（需要二变）

📄 申请号：CN202410240576.9 📄 发布日：2026/04/22

著录项目信息

申请日

2024-03-04

公开号

CN117854601B

公开日

2024-05-14

申请人

鲁东大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16B40_20

IPC 分类号

G16B40_20 , G16B30_00 , G06F18_213 , G06F18_241 , G06F18_25 , G06N3_045 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

生物信息学生物信息学抗体工程基因序列分析

应用场景

生物医药, 抗体药物研发, 免疫治疗, 药物筛选, 精准医疗

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摘要

本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于基因类型和氨基酸序列的决定性互补区分类方法，将T细胞受体的决定性互补区的可变基因段、连接基因段以及氨基酸序列进行充分融合，旨在提高决定性互补区的分类能力。该方法使用了一种新型的预处理方法，使得决定性互补区的基因类型和氨基酸序列数据合并为一种新数据，并对可变基因段和连接基因段各使用两个卷积神经网络模块同时提取特征，根据卷积提取到的特征对决定性互补区进行分类。该方法包括基因类型和氨基酸序列预处理、特征提取模块的构建和特征分类模块的构建三个步骤。该方法可有效融合决定性互补区的基因类型和氨基酸序列特征，取得更优的分类效果，对临床治疗和免疫过程的研究具有重要意义。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于深度迁移学习的调控变异预测方法（需要二变）

当前第 / 件

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议价

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：53 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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