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摘要：本发明公开了一种基于分子动力学和机器学习提高抗体亲和力的方法和系统，属于计算机软件技术领域。本发明方法通过利用分子动力学精准定位抗体的结合位点，从而筛选出最佳氨基酸突变位点，并在最佳氨基酸突变位点构建氨基酸饱和突变的变体库，通过计算突变体复合物的结合自由能变化量（值）作为评估基础；以氨基酸描述子为特征，值为标签，训练机器学习模型，筛选出预测性能最优的模型；该模型用于预测并筛选出具有较低值（即高亲和力潜力）的突变体。本发明方法获得的高亲和力1‑7单域抗体，其亲和力显著提升2.98‑5.04倍，有效验证了本发明的实用性与高效性，为单域抗体的定向进化开辟了新途径。
主权项：1.一种基于分子动力学和机器学习提高抗体亲和力的方法，其特征在于，包括：S1，获取抗体的氨基酸序列，预处理获得抗原-抗体对接的最佳模型；S2，基于抗原-抗体对接的最佳模型利用仿真工具分析，结合分子动力学计算方法获得抗体的最佳氨基酸突变位点；S3，在抗体的最佳氨基酸突变位点上随机插入所有可能的氨基酸，生成变体库；S4，提取变体库中突变体的特征向量作为输入，结合自由能变化量作为标签，输入预先训练好的机器学习模型，预测变体库中突变体的结合自由能变化量，筛选潜在的高亲和力候选抗体。
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百度查询： 西安电子科技大学 基于分子动力学和机器学习提高抗体亲和力的方法和系统
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