基于几何图网络的B细胞表位预测方法、设备和存储介质

本申请公开了一种基于几何图网络的B细胞表位预测方法、设备和存储介质，涉及机器学习技术领域，所述方法包括：提取抗原序列对应的序列特征，以及提取蛋白质的三维结构数据对应的结构特征；根据所述三维结构数据构建的抗原图，确定所述抗原的几何特征；将所述几何特征、所述序列特征以及所述结构特征拼接为抗原图数据集；基于预训练的目标神经网络处理所述抗原图数据集，确定预测表位。本申请克服了相关技术针对线性表位预测，难以全面捕捉蛋白质相互作用的多层次特征，进而导致B细胞表位预测性能的低下的技术问题，显著提升了表位预测的准确性和可靠性。...

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Format Patent
LanguageChinese
Published 29.07.2025
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
PHYSICS
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Summary:本申请公开了一种基于几何图网络的B细胞表位预测方法、设备和存储介质，涉及机器学习技术领域，所述方法包括：提取抗原序列对应的序列特征，以及提取蛋白质的三维结构数据对应的结构特征；根据所述三维结构数据构建的抗原图，确定所述抗原的几何特征；将所述几何特征、所述序列特征以及所述结构特征拼接为抗原图数据集；基于预训练的目标神经网络处理所述抗原图数据集，确定预测表位。本申请克服了相关技术针对线性表位预测，难以全面捕捉蛋白质相互作用的多层次特征，进而导致B细胞表位预测性能的低下的技术问题，显著提升了表位预测的准确性和可靠性。
Bibliography:Application Number: CN202510348324