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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于深度学习的新抗原序列生成方法及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：CN116403639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310331805.3，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于深度学习的新抗原序列生成方法及系统是由刘健;张金宏;周炜均设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的新抗原序列生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的新抗原序列生成方法及系统，该方法包括：获取原始新抗原数据；对原始新抗原数据进行预处理，获取原始新抗原序列及其对应的HLA序列；根据原始新抗原序列及其对应的HLA序列，对原始新抗原序列进行突变，并对原始新抗原序列在序列空间中进行蒙特卡洛搜索，确定符合设计目标的突变后的新抗原序列；通过分子对接、递呈能力预测和免疫能力预测进行突变后的新抗原序列的筛选，获取最终的新抗原序列。本发明基于深度学习的方法生成全新的新抗原，并对生成的新抗原序列进行筛选，使得最终获取的新抗原具有更优的亲和力和免疫能力。

本发明授权基于深度学习的新抗原序列生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的新抗原序列生成方法，其特征是，包括： 获取原始新抗原数据； 对原始新抗原数据进行预处理，获取原始新抗原序列及其对应的HLA序列； 根据原始新抗原序列及其对应的HLA序列，对原始新抗原序列进行突变，并对原始新抗原序列在序列空间中进行蒙特卡洛搜索，确定符合设计目标的突变后的新抗原序列，包括： 将突变后的新抗原序列输入至蛋白质结构预测模型，输出预测的蛋白质结构； 将突变后的新抗原序列及其对应的HLA序列输入至多肽-HLA结合亲和力预测模型，输出预测的亲和力； 以结构置信度和亲和力分数为损失函数，对原始新抗原序列在序列空间中进行蒙特卡洛搜索，确定最终的蛋白质结构，再通过蛋白质序列设计模型，输出对应的氨基酸序列； 通过分子对接、递呈能力预测和免疫能力预测进行突变后的新抗原序列的筛选，获取最终的新抗原序列，包括： 通过分子对接判断生成的新抗原序列与其对应的HLA序列的结合亲和力，根据结合亲和力进行筛选，筛选得到有更高亲和力的新抗原序列； 通过预测递呈能力，利用基于深度学习的递呈能力模型，捕获HLA结合肽的结合信息，预测HLA结合肽是否能够呈现在细胞表面，筛选预测HLA结合肽能够呈现在细胞表面的新抗原序列； 通过预测免疫能力，利用新抗原特征作为过滤标准，将新抗原特征纳入免疫原性评分，计算得到免疫原性分数；所述新抗原特征包括新抗原-HLA复合物的解离常数和结合稳定性以及肿瘤中突变基因的表达； 将分数最高的新抗原作为输出结果，获取最终的新抗原序列。

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