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新的機器學習工具可以發(fā)現(xiàn)對許多不同抗原起反應(yīng)的免疫受體

導(dǎo)讀 不同的疾病有不同的方法來測試一個人是否患有這種疾病。ImmunoML是一個新的開源機器學習平臺,它可以在一個血液樣本中尋找很多疾病。一旦你

不同的疾病有不同的方法來測試一個人是否患有這種疾病。ImmunoML是一個新的開源機器學習平臺,它可以在一個血液樣本中尋找很多疾病。

“一旦你知道它對一種疾病的作用,就可以很容易地為其他類型的疾病制作診斷工具,”Lonneke Scheffer 說。

“從血液樣本中,我們希望能夠診斷一個人是否患有疾病。在個體受體水平上,我們希望了解一種特定受體是否對或其他物質(zhì)具有特異性,”Milena Pavlovic 說。

Scheffer 和 Pavlovic 是奧斯陸大學信息學系的博士研究員。他們是生物醫(yī)學信息學研究小組的成員,在那里他們開發(fā)了免疫機器學習。

預(yù)測受體是否與電暈結(jié)合

我們免疫系統(tǒng)中的 B 和 T 細胞表面都有小受體。有數(shù)百萬種不同的受體。

“受體具有一定的 3D 形狀,使它們能夠粘附到不同的抗原上,”Scheffer 對 Titan.uio.no 說。

“如果我們使用機器學習來分析這些受體,我們希望能夠說出這些受體中的每一個都有什么特異性;什么特定的疾病,什么特定的病毒或細菌,甚至是癌癥和自身免疫,”Pavlovic 說。

為了使用機器學習來做到這一點,他們需要將 3D 形狀的受體翻譯成數(shù)學語言,翻譯成數(shù)學表示。受體是蛋白質(zhì),所有蛋白質(zhì)在我們的 DNA 中都有自己的藍圖。

“然后我們正在查看一條扁平的小字母線。這些 DNA 序列是我們輸入的,我們可以在計算機中將其翻譯成蛋白質(zhì)序列。要預(yù)測受體是否與日冕結(jié)合,你真的只需看一個一段文本,你想根據(jù)這段文本進行預(yù)測,它是否與電暈結(jié)合,”Scheffer 說。

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