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用于预测肽- hla II类结合的可解释递归神经网络模型，具有注意机制( DeepSeqPanII: an interpretable recurrent neural network model with attention mechanism for peptide-HLA class II binding prediction )
Zhonghao Liu Jing Jin Yuxin Cui Zheng Xiong Jianjun Hu
人类白细胞抗原(HLA)复合物分子通过将细胞表面的多肽呈递给T细胞，在免疫相互作用中发挥重要作用。随着深度学习技术的发展，人们提出了一系列基于神经网络的多肽-HLA-I类结合预测模型，并对其性能进行了验证。然而，HLAⅡ类蛋白与多肽结合由于其固有的挑战，目前还缺乏有效的结合预测模型。我们提出了一种新的基于序列的泛特异性神经网络结构DeepSeaPanII,用于预测肽与HLAⅡ类结合。我们的模型是一个端到端的神经网络模型，与现有的泛特定模型相比，不需要对输入样本进行预处理或后处理。DeepSeqPanII除了在结合亲和力预测方面具有先进的性能外，还可以通过其基于注意力机制的结合核心预测能力，提取对肽上结合机制的生物学洞察力。保留一个等位基因的交叉验证和基准评估结果表明，我们提出的网络模型在HLA-II肽结合方面取得了先进的性能。源代码和经过训练的模型可以在URL{https://github.com/pcpliu/deepseqpanii}上免费获得。
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