PEPTIDE BINDING MOTIF GENERATION

Methods and systems for peptide generation include training (204) a peptide mutation policy neural network using reinforcement learning that includes a peptide presentation score as a reward. New peptides are generated (212) using the peptide mutation policy. A binding motif of a major histocompatib...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	MIN, Renqiang, GRAF, Hans Peter
Format:	Patent
Sprache:	eng ; fre
Schlagworte:	CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING COUNTING HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS PHYSICS
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Beschreibung
Zusammenfassung:	Methods and systems for peptide generation include training (204) a peptide mutation policy neural network using reinforcement learning that includes a peptide presentation score as a reward. New peptides are generated (212) using the peptide mutation policy. A binding motif of a major histocompatibility complex is calculated (214) using the new peptides. Library peptides are screened (216) in accordance with the binding motif. Des procédés et des systèmes de génération de peptide comprennent l'apprentissage (204) d'un réseau neuronal de politique de mutation peptidique à l'aide d'un apprentissage par renforcement qui comprend un score de présentation de peptide en tant que récompense. De nouveaux peptides sont générés (212) à l'aide de la politique de mutation peptidique. Un motif de liaison d'un complexe majeur d'histocompatibilité est calculé (214) à l'aide des nouveaux peptides. Des peptides de banque sont criblés (216) conformément au motif de liaison.