Pep2Tcr条件生成TCR CDR3β序列
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Pep2Tcr条件生成TCR CDR3β序列
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AI 综述
Kewei Zhou等作者提出编码器-解码器框架Pep2Tcr，以预训练的肽段和TCR语言模型热启动，针对特定肽段条件生成TCR CDR3β序列，并引入批内对比学习使各TCR向配对肽段靠拢。 作者称，经系列递进评估，Pep2Tcr在生成分布、命中（独立测试集）、真实性（第三方预测）和生成概率（OLGA）四项指标上优于其他先进方法。部分预测阳性TCR序列与HLA-A*02:01-AAGIGILTV（黑色素瘤抗原）复合物的移植与对接实验显示合理评分和潜在相互作用模式，作者称这有待下游实验验证。
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最新进展11月11日 08:00
Pep2Tcr：用对比学习条件生成TCR CDR3β序列报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- ACS JCIM (化学信息与建模)精选Pep2Tcr：用对比学习条件生成TCR CDR3β序列
【摘要级】研究提出编码器-解码器框架Pep2Tcr，以预训练的肽段和TCR语言模型热启动，针对特定肽段条件生成TCR CDR3β序列，并引入批内对比学习使各TCR向配对肽段靠拢。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 6
- 可比范围峰值
- 911月11日 22:00
- 近 24 小时变化
- -20%
02.557.510
11月12日12:0011月13日12:00
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