초록 ▼

주조직 적합성 복합체(Major Histocompatibility Complex; MHC)와 펩타이드(Peptide) 사이의 결합 친화성을 예측하는 방법이 제공된다. 결합 친화성 예측 장치가 수행하는 결합 친화성 예측 방법은, 학습 대상 MHC와 학습 대상 펩타이드 사이의 결합 친화성을 나타내는 데이터를 획득하되, 상기 데이터는 상기 학습 대상 MHC에 포함된 아미노산의 서열 데이터, 상기 학습 대상 펩타이드에 포함된 아미노산의 서열 데이터 및 상기 학습 대상 MHC와 상기 학습 대상 펩타이드 사이의 결합 친화성 데이터를 포함하는

주조직 적합성 복합체(Major Histocompatibility Complex; MHC)와 펩타이드(Peptide) 사이의 결합 친화성을 예측하는 방법이 제공된다. 결합 친화성 예측 장치가 수행하는 결합 친화성 예측 방법은, 학습 대상 MHC와 학습 대상 펩타이드 사이의 결합 친화성을 나타내는 데이터를 획득하되, 상기 데이터는 상기 학습 대상 MHC에 포함된 아미노산의 서열 데이터, 상기 학습 대상 펩타이드에 포함된 아미노산의 서열 데이터 및 상기 학습 대상 MHC와 상기 학습 대상 펩타이드 사이의 결합 친화성 데이터를 포함하는 것인, 단계, 상기 학습 대상 MHC에 포함된 아미노산 및 상기 학습 대상 펩타이드에 포함된 아미노산으로 구성된 아미노산 쌍의 특성 값을 결정하는 단계, 상기 아미노산 쌍의 특성 값을 픽셀 값으로 갖는 학습 대상 이미지를 생성하되, 상기 학습 대상 이미지는 제1 축 및 제2 축에 의하여 형성되는 평면 상에서 생성되는 것이고, 상기 학습 대상 이미지의 제1 축은 상기 학습 대상 MHC에 포함된 각 아미노산을 가리키고, 상기 제2 축은 상기 학습 대상 펩타이드에 포함된 각 아미노산을 가리키는 것인, 단계 및 상기 학습 대상 이미지 및 상기 결합 친화성 데이터가 포함된 학습 데이터셋을 이용하여 기계 학습 기반의 결합 친화성 예측 모델을 구축하는 단계를 포함할 수 있다.

대표청구항 ▼

결합 친화성 예측 장치가 수행하는 결합 친화성 예측 방법에 있어서,학습 대상 MHC(Major Histocompatibility Complex)와 학습 대상 펩타이드(Peptide) 사이의 결합 친화성을 나타내는 데이터를 획득하되, 상기 데이터는 상기 학습 대상 MHC에 포함된 아미노산의 서열 데이터, 상기 학습 대상 펩타이드에 포함된 아미노산의 서열 데이터 및 상기 학습 대상 MHC와 상기 학습 대상 펩타이드 사이의 결합 친화성 데이터를 포함하는 것인, 단계;상기 학습 대상 MHC에 포함된 아미노산 및 상기 학습 대상 펩타이드에

결합 친화성 예측 장치가 수행하는 결합 친화성 예측 방법에 있어서,학습 대상 MHC(Major Histocompatibility Complex)와 학습 대상 펩타이드(Peptide) 사이의 결합 친화성을 나타내는 데이터를 획득하되, 상기 데이터는 상기 학습 대상 MHC에 포함된 아미노산의 서열 데이터, 상기 학습 대상 펩타이드에 포함된 아미노산의 서열 데이터 및 상기 학습 대상 MHC와 상기 학습 대상 펩타이드 사이의 결합 친화성 데이터를 포함하는 것인, 단계;상기 학습 대상 MHC에 포함된 아미노산 및 상기 학습 대상 펩타이드에 포함된 아미노산으로 구성된 아미노산 쌍의 특성 값을 결정하는 단계;상기 아미노산 쌍의 특성 값을 픽셀 값으로 갖는 학습 대상 이미지를 생성하되, 상기 학습 대상 이미지는 제1 축 및 제2 축에 의하여 형성되는 평면 상에서 생성되는 것이고, 상기 학습 대상 이미지의 제1 축은 상기 학습 대상 MHC에 포함된 각 아미노산을 가리키고, 상기 제2 축은 상기 학습 대상 펩타이드에 포함된 각 아미노산을 가리키는 것인, 단계;상기 학습 대상 이미지 및 상기 결합 친화성 데이터가 포함된 학습 데이터셋을 기계 학습하여 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 결합 친화성 예측 모델을 구축하는 단계; 및상기 구축된 결합 친화성 예측 모델을 이용하여, 예측 대상 MHC와 예측 대상 펩타이드 사이의 결합 친화성을 예측하는 단계를 포함하되,상기 결합 친화성 예측 모델은 입력된 이미지에서 특성 맵을 추출하는 컨볼루션 레이어, 서브 샘플링 연산을 통해 상기 추출된 특성 맵의 크기를 줄이는 풀링 레이어 및 결합 친화성에 관한 예측 값을 출력하는 출력 레이어를 포함하는 것을 특징으로 하는,결합 친화성 예측 방법.