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申请/专利权人：格源致善(上海)生物科技有限公司
摘要：本发明属于生物医药领域，公开了一种新生抗原预测方法，包括：采集待预测新生抗原的样本，提取样本的基因组DNA和RNA，进行全外显子测序和转录组测序，根据样本的全外显子测序数据进行HLA分型分析，根据转录组测序数据进行RNA表达水平检测；将全外显子测序数据与人类参考基因组进行比对、拼接，分析肿瘤‑正常成对样本的体细胞突变，获得突变肽链序列及其旁侧序列；将HLA分型、突变肽链序列及其旁侧序列、基因表达水平值输入深度学习模型，获得预测的新生抗原。本发明还提供了新生抗原预测系统、相应的装置和应用，本发明能够显著提高新生抗原预测的准确性。
主权项：1.一种预测新生抗原的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集待预测新生抗原的样本，所述的样本包括肿瘤样本和源自同一个体的正常样本；分别提取所述的肿瘤样本和正常样本的DNA，进行全外显子测序，并且根据正常样本的DNA的全外显子测序数据进行HLA分型分析；将所述的肿瘤样本和正常样本的全外显子测序数据与人类参考基因组进行比对拼接，分析肿瘤-正常成对样本的体细胞突变，获得突变肽链序列及其旁侧序列；提取所述的肿瘤样本的RNA，进行转录组测序，将测序结果转换为TPM值，获得RNA表达水平数据；将所获得的HLA分型、突变肽链序列及其旁侧序列、TPM值呈递给深度学习的神经网络训练的预测模型进行预测；所述的深度学习的神经网络包括共享神经网络和各型HLA的神经网络；对肽链序列根据其结合的HLA分型，构建各型HLA的神经网络，旁侧序列和TPM值呈递给共享神经网络；比对共享神经网络和各型HLA的神经网络，分别计算出肽链递呈到每种HLA分型的可能性，再综合计算肽链总的呈递的可能，获得预测的新生抗原。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 格源致善(上海)生物科技有限公司 一种基于深度学习模型的肿瘤新抗原预测方法及新生抗原预测系统
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