【摘 要】
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随着当今人类预期寿命的延长,癌症的发病率也越来越高。科学研究发现癌细胞内会降解独有的短肽,这些肽被主要组织相容性复合物（MHC）I类分子结合,并呈递到细胞的表面,被细胞毒性T细胞识别进而激活后续的免疫反应。所以研究MHC I类分子与肽的结合对日后开发新型抗癌药物有着重要的意义。传统的实验方法对于肽的筛选需要耗费大量的人力与财力,近年来随着计算机科学技术的发展,用机器学习与深度学习的方法预测MHC与
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随着当今人类预期寿命的延长,癌症的发病率也越来越高。科学研究发现癌细胞内会降解独有的短肽,这些肽被主要组织相容性复合物（MHC）I类分子结合,并呈递到细胞的表面,被细胞毒性T细胞识别进而激活后续的免疫反应。所以研究MHC I类分子与肽的结合对日后开发新型抗癌药物有着重要的意义。传统的实验方法对于肽的筛选需要耗费大量的人力与财力,近年来随着计算机科学技术的发展,用机器学习与深度学习的方法预测MHC与肽的结合成为可能并且能够达到比较高的准确度。当前最先进的MHC I-肽结合预测模型主要使用了很多打分矩阵例如位置特异性得分矩（PSSM）作为MHC和肽的表征方法,再用一些卷积神经网络和循环神经网络进行学习。在本论文中,我们开发了全新的预测方法TMHCpre,该方法使用了近些年非常火热的深度学习方法Transformer和基于此的BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）方法在MHC-肽结合预测任务中应用。首先我们在大型蛋白质数据库Uniprot对2600万条蛋白质序列用BERT方法进行预训练,然后在Net MHCpan4.1方法公布的近千万条MHC I和肽结合数据中进行微调,最后用前馈神经网络输出预测结果。为了比较TMHCpre的预测能力,我们还收集了两个独立测试集,在此之上对Net MHCpan4.1、MHCFlurry2.0、Anthem等多个MHC I-肽结合预测的先进方法与TMHCpre进行比较,实验结果表明我们方法TMHCpre在AUC,MCC指标上均有优异的表现。我们将模型封装后打包到在线预测服务器ICDrug.com,用户可以在线使用我们开发的模型,只需输入MHC的种类和肽的序列,服务器就会输出它们之间结合的概率。
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