CRAFT：抗原特异性TCR生成模型
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CRAFT：抗原特异性TCR生成模型
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AI 综述
Xiaochuan Yang等作者提出CRAFT，一个以pMHC为条件、在理化约束下从头设计抗原特异性TCR CDR3β序列的解耦生成模型。模型由捕获pMHC上下文的抗原编码器PrimeBERT与保留天然受体先验的自回归解码器PrimeTCR组成，两者通过交叉注意力耦合，并加入Atchley因子嵌入以在解码中引入界面理化约束。 作者称，现有生成方法主要依赖一维序列统计，未能在统一框架内纳入pMHC呈递上下文、界面理化性质与天然受体先验；CRAFT经大规模预训练学习基础表征，有助于缓解数据稀缺的限制。 作者称，在多项评估中，CRAFT表现出有竞争力的序列自然度，并在特异性结合与预测结构合理性方面取得较好表现。
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最新进展11月12日 08:00
CRAFT：在理化约束下条件化从头设计抗原特异性TCR的生成模型报道时间线
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11月12日
- Briefings in Bioinformatics精选CRAFT：在理化约束下条件化从头设计抗原特异性TCR的生成模型
【摘要级】研究提出CRAFT，一个以pMHC为条件、在理化约束下从头设计抗原特异性TCR CDR3β序列的解耦生成模型。模型由捕获pMHC上下文的抗原编码器PrimeBERT与保留天然受体先验的自回归解码器PrimeTCR组成，两者通过交叉注意力耦合，并加入Atchley因子嵌入以在解码中引入界面理化约束。
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