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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种TCR序列编码可视化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：CN115171793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202210883046.7，技术领域涉及：G16B45/00；该发明授权一种TCR序列编码可视化方法是由俞容山;常雨晴设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种TCR序列编码可视化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种TCR序列编码可视化方法，包括以下步骤：S1、获取TCR测序数据并进行预处理；S2、基于预处理后的TCR测序数据，生成训练数据；S3、搭建深度学习模型，使用训练数据对深度学习模型进行训练；S4、设置深度学习模型的输出层，将TCR编码为数据点并进行可视化；该TCR序列编码可视化方法保留不同TCR分子的相似性，将TCR序列编码到高维欧式空间中，使相似的TCR在嵌入空间中排列更加紧密，并将其映射到低维空间进行可视化，可为潜在特异性TCR的鉴别提供新的途径。

本发明授权一种TCR序列编码可视化方法在权利要求书中公布了：1.一种TCR序列编码可视化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取TCR测序数据并进行预处理； 步骤S1中COVID-19阳性患者、健康人的TCR-beta序列数据的预处理过程为： S11、使用pgen方法计算TCR生成概率PGen，并使用泊松模型计算代表TCR克隆性扩增的p值； S12、在一个样本中，使用TOTAL_TCR_CLONALITY*PGen来假设特定TCR的预期克隆性，作为泊松模型的lambda参数； S13、使用R函数ppois计算该TCR具有更高克隆性的概率，p值小于1e-30的TCR被认为是扩增的TCR； S14、扩增的TCR按克隆数降序排序，只保留每个样本总克隆数中排名前15000的扩增TCR用于进一步分析； S2、基于预处理后的TCR测序数据，生成训练数据； 步骤S2的具体过程为： S21、TCR由一个可变区基因Vgene和一个CDR3氨基酸序列定义，提取S14中保留的数据的可变区基因Vgene和CDR3氨基酸序，构成用于生成训练数据对的TCR集合； S22、用步骤S14中保留的数据生成TCR数据对TCR1，TCR2，并用TCRdist方法计算每对TCR的相似度水平，生成TCR之间的相似性d，其中TCR1和TCR2分别为TCR集合中两个不相同的TCR； S23、深度学习模型的训练数据为TCR1，TCR2，d； S3、搭建深度学习模型，使用训练数据对深度学习模型进行训练； 步骤S3的具体过程为： S31、搭建基于BRET的孪生网络模型，孪生网络模型的两个分支结构相同，在训练过程中共享权重，每个分支由一个BERT模块和一个输出层组成； S32、孪生网络模型的每个分支将TCR序列映射到欧氏空间中，m∈Z+对于每一对训练数据TCR1，TCR1∈TCR，孪生网络模型的Loss函数使其嵌入空间的欧氏距离等于TCRdist方法计算出的TCR相似性d，该孪生网络模型的Loss函数为： 对每p对TCR序列，通过最小化Loss函数来保持TCR之间的相似性，其中，TCR1和TCR2为输入的TCR数据对，为模型对该TCR的映射，d为TCRdist方法计算出的TCR数据对相似性； S4、设置深度学习模型的输出层，将TCR编码为数据点并进行可视化。

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