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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开一种基于演化多目标优化的肽疫苗设计方法，将原始肽疫苗设计问题重新二目标化，应用嵌入了热启动和修复策略的多目标演化算法求解，可以获得更加优质的结果。本发明所提出的PVD‑EMO框架，它将肽疫苗设计重新表述为双目标优化问题，最大化肽‑MHC分子结合的预期数量同时最小化所选肽的数量，并采用多目标演化算法来解决它。为了提升效率，还将热启动和修复策略嵌入多目标演化算法中。热启动策略确保PVD‑EMO保持与之前的贪心算法Optivax‑P相同的最坏情况近似保证。此外，通过使用一个肽疫苗设计的示例，证明Optivax‑P会陷入局部最优，而PVD‑EMO可以避免。针对由SARS‑CoV‑2病毒引起的COVID‑19的肽疫苗设计实验证明了PVD‑EMO能有效跳出局部最优，获得比最先进算法Optivax‑P更好的解。
主权项：1.一种基于演化多目标优化的肽疫苗设计方法，其特征在于，将原始的肽疫苗设计问题重新表述为一个双目标最大化问题： 其中f2s＝-|s|；第一个目标f1等于原始目标f，即，在广泛的人群中预期的肽-MHC结合数，对于满足基数和成对约束的可行解，而对于不可行的解则为-1；第二个目标是子集大小的相反数；使用支配关系来比较解决方案：对于两个解s和s′，1如果则称s弱支配s′；2如果则称s支配s′；3s和s′是不可比较的，如果既不是s≥s′也不是s′≥s，如果一个解没有其他解能够支配它，则该解是帕累托最优的；所有帕累托最优解的目标向量的集合称为帕累托前沿。构造了公式3中的双目标问题后，应用多目标演化算法解决双目标问题；返回多目标演化算法生成的最终种群中的最佳可行解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于演化多目标优化的肽疫苗设计方法
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