TL;DR提出了一个基于深度学习的多任务框架，用于线性 B 细胞表位预测以及抗体类型特异性表位分类。实验证明了该方法的有效性和卓越的性能。
Abstract
The process of identifying and characterizing b-cell epitopes, which are the
portions of antigens recognized by antibodies, is important for our
understanding of the immune system, and for many applications inclu
我们研究了特定给定肽段的 T 细胞反应的预测，这对于个性化癌症疫苗的开发来说可能是一个关键步骤。我们使用了转换器模型进行 T 细胞反应预测，发现膨胀的预测性能不仅仅是理论上的问题，而是在实践中发生的。因此，我们提出了一个领域感知的评估方案，并研究了不同的迁移学习技术来处理多领域结构和捷径学习。我们证明了一种基于源的细调方法在各种肽源上都有效，并进一步证明我们的最终模型优于现有的最先进方法，用于预测人类肽段的 T 细胞反应。