发明

病毒进化趋势预测方法和系统2025

2023-12-08 07:32:46 发布于四川 0
  • 申请专利号:CN202311102542.5
  • 公开(公告)日:2025-08-19
  • 公开(公告)号:CN117174163A
  • 申请人:上海交通大学
摘要:本发明提供了一种病毒进化趋势预测方法和系统,包括:获取有基于深度突变扫描的亲和力标注的病毒蛋白‑靶点蛋白对,划分为训练集、验证集和测试集;搭建数据编码器,对蛋白质语言模型进行数据编码;对数据编码器中的蛋白质语言模型在下游任务上进行逐层参数训练;在训练集和验证集上对预测亲和力和实验亲和力两个指标以相关系数R2进行评价,选出最优模型,最终在测试集上进行预测验证;计算基于结构的免疫逃逸分数和基于语言模型的免疫逃逸分数;进行病毒适应性计算以及遗传变异的多轮迭代,筛选出潜在的预设高风险毒株。本发明能够从分子层面揭示病毒的进化模式,有效模拟病毒的突变规律并预判流行趋势的效果。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117174163 A (43)申请公布日 2023.12.05 (21)申请号 202311102542.5 (22)申请日 2023.08.29 (71)申请人 上海交通大学 地址 200240 上海市闵行区东川路800号 (72)发明人 马步勇 曾鑫成 邱毓淞 宁振宇  张凌昊 李香逸 吕利君 董若冰  许晗琳 王艳菁  (74)专利代理机构 上海段和段律师事务所 31334 专利代理师 王丹东 (51)Int.Cl. G16B 15/30 (2019.01) G16B 45/00 (2019.01) G06N 3/0455 (2023.01) G06N 3/08 (2023.01) 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 (54)发明名称 病毒进化趋势预测方法和系统 (57)摘要 本发明提供了一种病毒进化趋势预测方法 和系统,包括:获取有基于深度突变扫描的亲和 力标注的病毒蛋白‑靶点蛋白对,划分为训练集、 验证集和测试集;搭建数据编码器,对蛋白质语 言模型进行数据编码;对数据编码器中的蛋白质 语言模型在下游任务上进行逐层参数训练;在训 练集和验证集上对预测亲和力和实验亲和力两 个指标以相关系数R2进行评价,选出最优模型, 最终在测试集上进行预测验证;计算基于结构的 免疫逃逸分数和基于语言模型的免疫逃逸分数; 进行病毒适应性计算以及遗传变异

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