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一种基于扩散模型的T细胞受体序列和结构共设计方法 

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摘要:本申请提供了一种基于扩散模型的T细胞受体序列和结构共设计方法,涉及人工智能药物研发技术领域,包括:遍历VDJdb数据库进行筛选,构建多个数据集,生成噪声数据集;采用U‑ViT网络进行去噪,生成氨基酸序列;设计综合损失函数,构建专家模型,通过多层感知机进行结合亲和力预测,生成亲和力条件;采用随机采样器结合指导梯度,生成TCR序列和结构。通过本申请可以解决现有技术中由于TCR序列和结构信息分离处理,导致设计过程冗长且效率低下的技术问题,通过结合TCR序列和结构信息,利用先进的数据处理和模型构建技术,进行序列和结构的共同设计,提高了TCR设计的效率和准确性。

主权项:1.一种基于扩散模型的T细胞受体序列和结构共设计方法,其特征在于,包括:遍历VDJdb数据库进行筛选,构建多个数据集,所述多个数据集包含训练数据集、验证数据集、测试数据集;基于所述训练数据集、所述验证数据集、所述测试数据集构建扩散模型,生成噪声数据集;采用U-ViT网络对所述噪声数据集进行去噪,结合miniMPNN生成氨基酸序列;基于所述氨基酸序列设计综合损失函数,构建专家模型,结合miniMPNN的隐藏特征和pMHC的Embedding,通过多层感知机进行结合亲和力预测,生成亲和力条件;通过SDEs推导有所述亲和力条件的扩散过程,采用随机采样器结合指导梯度,生成TCR序列和结构。

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