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申请/专利权人：艾伯赛公司
摘要：一种计算系统包含处理器和存储器，所述存储器在其上存储有经训练的机器学习模型和指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时使所述计算系统处理生物分子序列变体以预测结合特性，鉴定所关注的生物分子序列变体，并且提供所述所关注的生物分子序列变体作为输出。一种用于训练机器学习模型以鉴定所关注的生物分子序列变体的计算机实施的方法包含生成生物分子序列变体，接收筛选数据，以及训练所述机器学习模型，以预测输入生物分子序列变体的结合特性。一种计算系统包含处理器和非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质在其上存储有使用训练数据训练的机器学习模型和指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使所述计算系统：处理一个或多个输入生物分子序列变体；并且提供预测的自然度特性作为输出。
主权项：1.一种用于鉴定所关注的生物分子序列变体的计算系统，所述计算系统包括：一个或多个处理器；以及一个或多个非暂时性计算机可读介质，所述一个或多个非暂时性计算机可读介质在其上存储有以下：使用训练数据训练的机器学习模型，其中所述训练数据包含一个或多个训练生物分子序列变体，每个训练生物分子序列变体具有相应的测得结合特性，所述相应的测得结合特性表示每个训练生物分子序列变体与对应的相应结合配偶体结合的能力，并且其中所述机器学习模型被配置成输出输入生物分子序列变体的预测的生物分子结合特性；以及指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使所述计算系统：用所述机器学习模型处理一个或多个生物分子序列变体，以生成一个或多个预测的结合特性，每个预测的结合特性对应于所述一个或多个生物分子序列变体中的相应一个；分析所述一个或多个预测的结合特性，以从所述一个或多个生物分子序列变体中鉴定一个或多个所关注的生物分子序列变体，所述一个或多个所关注的生物分子序列变体中的每一个具有相应一个或多个期望特性；并且提供所述一个或多个所关注的生物分子序列变体作为输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 艾伯赛公司 设计具有预先指定属性的生物分子序列变体
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