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龍圖騰網獲悉清華珠三角研究院;賽業(廣州)生物科技有限公司申請的專利一種免疫原性肽呈遞的預測方法、系統、裝置及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116994643B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310872953.6，技術領域涉及：G16B15/30；該發明授權一種免疫原性肽呈遞的預測方法、系統、裝置及存儲介質是由周淑仙;劉華清;陳沛逸設計研發完成，并于2023-07-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種免疫原性肽呈遞的預測方法、系統、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種免疫原性肽呈遞的預測方法、系統、裝置及存儲介質，包括：將免疫原性肽段、上游氨基酸序列和下游氨基酸序列輸入到訓練好的剪切預測模型，提取肽段剪切特征；將免疫原性肽段輸入到訓練好的預訓練蛋白語言模型，提取肽段氨基酸序列特征；將免疫原性肽段和主要組織相容復合體等位基因序列輸入到訓練好的結合預測模型，提取免疫原性肽段與主要組織相容復合體的結合特征；將肽段剪切特征、肽段序列特征和結合特征進行融合，得到融合特征，并將融合特征輸入到呈遞預測模型，得到呈遞預測結果。本發明實施能夠更精準、快速地預測免疫原性肽的呈遞，可廣泛應用于生物信息處理技術領域。

本發明授權一種免疫原性肽呈遞的預測方法、系統、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種免疫原性肽呈遞的預測方法，其特征在于，包括： 將免疫原性肽段、上游氨基酸序列和下游氨基酸序列輸入到訓練好的剪切預測模型，提取肽段剪切特征； 將所述免疫原性肽段輸入到訓練好的預訓練蛋白語言模型，提取肽段氨基酸序列特征； 將所述免疫原性肽段和主要組織相容復合體等位基因序列輸入到訓練好的結合預測模型，提取所述免疫原性肽段與主要組織相容復合體的結合特征； 將所述肽段剪切特征、所述肽段氨基酸序列特征和所述結合特征進行融合，得到融合特征，并將所述融合特征輸入到呈遞預測模型，得到呈遞預測結果； 其中，所述剪切預測模型的訓練過程如下： 將清洗后的免疫原性肽數據中無全長蛋白對應的肽段剔除，得到第一正樣本肽段； 在蛋白系列中隨機截取人類肽段長度的氨基酸序列，若截取的氨基酸序列不屬于所述第一正樣本肽段，將截取的氨基酸序列作為第一負樣本肽段； 截取所述第一正樣本肽段的上游和下游的第一類氨基酸序列，截取所述第一負樣本肽段的上游和下游的第二類氨基酸序列； 將所述第一正樣本肽段、所述第一負樣本肽段、所述第一類氨基酸序列和所述第二類氨基酸序列分成第一訓練集和第一測試集，采用所述第一訓練集對所述剪切預測模型進行訓練，并采用所述第一測試集對剪切預測模型進行測試，直至剪切預測模型滿足第一預設要求； 所述結合預測模型的訓練過程如下： 將清洗后的免疫原性肽數據中缺少對應主要組織相容復合體等位基因信息的肽段剔除，得到樣本肽段；其中，根據實驗測定結果確定可以與主要組織相容復合體結合的樣本肽段為第二正樣本肽段，其余的樣本肽段為第二負樣本肽段； 根據所述第二正樣本肽段及其主要組織相容復合體等位基因樣本序列和所述第二負樣本肽段及其主要組織相容復合體等位基因樣本序列分成第二訓練集和第二測試集，采用所述第二訓練集對所述結合預測模型進行訓練，并采用所述第二測試集對結合預測模型進行測試，直至結合預測模型滿足第二預設要求； 所述呈遞預測模型的訓練過程如下： 將滿足剪切篩選條件、結合篩選條件且可被呈遞的肽段作為第三正樣本肽段；所述第三正樣本肽段還包括主要組織相容復合體等位基因名稱和對應的蛋白質名稱； 在蛋白序列中隨機截取人類肽段長度的氨基酸序列作為第三負樣本；所述第三負樣本包括還包括隨機匹配的主要組織相容復合體等位基因名稱、等位基因序列，所有肽段根據蛋白名稱匹配的蛋白全長序列，以及肽段的上下游氨基酸； 將所述第三正樣本肽段和所述第三負樣本分成第三訓練集和第三測試集，采用所述第三訓練集對呈遞預測模型進行訓練，并采用所述第三測試集對呈遞預測模型進行測試，直至所述呈遞預測模型滿足第三預設要求。

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