ICLRApr, 2021
使用循环神经网络预测 SARS-CoV-2 肽段与主要组织相容性复合物的结合
Predicting the Binding of SARS-CoV-2 Peptides to the Major Histocompatibility Complex with Recurrent Neural Networks
Johanna Vielhaben, Markus Wenzel, Eva Weicken, Nils Strodthoff
TL;DR利用机器学习预测病毒肽与主要组织相容性复合物的结合有助于疫苗开发，并成为抗击大流行病的关键组件。本研究基于循环神经网络，将来自不同数据源的回归器（结合亲和力数据）和分类器（质谱数据）组合以获得更全面的预测工具，并在最近发布的 SARS-CoV-2 数据集上进行了评估，结果表明 USMPep 不仅在选定的单一等位基因上创造了新的最佳表现，而且在某些度量标准上甚至是整体最佳表现的方法之一。