CLOSED LOOP CONTINUOUS APTAMER DEVELOPMENT SYSTEM

The present disclosure relates to a closed loop aptamer development system that identifies one or more aptamers observed experimentally and implements machine-learning models to identify other aptamers not observed experimentally. Particularly, aspects of the present disclosure are directed to recei...

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1. Verfasser: GRUBISIC, Ivan
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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Beschreibung
Zusammenfassung:The present disclosure relates to a closed loop aptamer development system that identifies one or more aptamers observed experimentally and implements machine-learning models to identify other aptamers not observed experimentally. Particularly, aspects of the present disclosure are directed to receiving a query concerning one or more targets, acquiring a library of aptamers that potential satisfy the query, identifying a first set of aptamers from the library of aptamers that substantially or completely satisfy the query, obtaining sequence data for the first set of aptamers, generating, by a prediction model, a third set of aptamers derived from the sequence data for the first set of aptamers, validating the third set of aptamers that substantially or completely satisfy the query, and upon validating the third set of aptamers and in response to the query, providing the third set of aptamers as a result to the query. La présente divulgation concerne un système de développement d'aptamères en boucle fermée qui identifie un ou plusieurs aptamères observés expérimentalement et met en œuvre des modèles d'apprentissage automatique pour identifier d'autres aptamères non observés expérimentalement. En particulier, des aspects de la présente divulgation concernent la réception d'une requête concernant une ou plusieurs cibles, l'acquisition d'une bibliothèque d'aptamères qui satisfont potentiellement la requête, l'identification d'un premier ensemble d'aptamères à partir de la bibliothèque d'aptamères qui satisfont sensiblement ou complètement la requête, l'obtention de données de séquence pour le premier ensemble d'aptamères, la génération, par un modèle de prédiction, d'un troisième ensemble d'aptamères dérivés des données de séquence pour le premier ensemble d'aptamères, la validation du troisième ensemble d'aptamères qui satisfont sensiblement ou complètement la requête, et lors de la validation du troisième ensemble d'aptamères et en réponse à la requête, la fourniture du troisième ensemble d'aptamères en tant que résultat de la requête.