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龙图腾网获悉北京悦康科创医药科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的多肽与TCR结合的预测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120108510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510184676.9，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于深度学习的多肽与TCR结合的预测方法和系统是由康志荣;宋更申;赵化建;王大为;于飞设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多肽与TCR结合的预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度学习的多肽与TCR结合的预测方法和系统。其中，方法包括：据氨基酸的数字字典对多肽和TCR的序列进行数字化处理，提取多肽和TCR序列的相关性特征；根据HelixFoldSingle蛋白质结构预测模型得到多肽和TCR序列的三维结构，提取多肽和TCR序列的三维结构特征；将所述多肽和TCR序列的相关性特征和多肽和TCR序列的三维结构特征进行线性加权，获得多肽与TCR结合的预测结果。本发明提出的方案考虑了多肽与TCR的相互作用的相关性特征还考虑了序列的空间结构特征。通过多模态深度学习模型对序列间的相关性特征和序列结构特征组合，进一步提升预测多肽与TCR序列结合的准确度。

本发明授权一种基于深度学习的多肽与TCR结合的预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多肽与TCR结合的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、根据氨基酸的数字字典对多肽和TCR的序列进行数字化处理，提取多肽和TCR序列的相关性特征； 步骤S2、根据HelixFoldSingle蛋白质结构预测模型得到多肽和TCR序列的三维结构，提取多肽和TCR序列的三维结构特征；步骤S3、将所述多肽和TCR序列的相关性特征和多肽和TCR序列的三维结构特征进行线性加权，获得多肽与TCR结合的预测结果； 在所述步骤S1中，所述根据氨基酸的数字字典对多肽和TCR的序列进行数字化处理，提取多肽和TCR序列的相关性特征包括： 根据氨基酸的数字字典对多肽和TCR的序列进行数字化处理，得到预定义长度的多肽序列的词元和位置编码与TCR序列的词元和位置编码；将所述多肽序列与TCR序列的词元和位置编码进行组合，得到第一编码组合和第二编码组合；将所述第一编码组合输入第一交叉注意Transformer模型，得到第一相关性特征；将所述第二编码组合输入第二交叉注意Transformer模型，得到第二相关性特征；将所述第一相关性特征和第二相关性特征拼接后输入第一前馈全连接神经网络，得到多肽和TCR序列的相关性特征；所述词元和位置编码为词元编码和位置编码的和； 在所述步骤S1中，所述根据氨基酸的数字字典对多肽和TCR的序列进行数字化处理，得到预定义长度的多肽序列的词元和位置编码与TCR序列的词元和位置编码包括： 根据数字字典对氨基酸序列进行词元化转化；在所述数字字典中“*”表示序列中不明确的氨基酸；应用数字字典转化后的氨基酸序列构成多肽和TCR的词元化序列；将所述多肽和TCR的序列的长度对齐到预定义长度，若所述多肽和TCR的序列的长度小于预定义长度则用0补全；对对齐到预定义长度后的所述多肽和TCR的序列中的氨基酸进行词元编码和位置编码，得到预定义长度的多肽序列的词元和位置编码与TCR序列的词元和位置编码。

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