GAN-CNN ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СВЯЗЫВАНИЯ MHC-ПЕПТИД

1. Реализуемый на компьютере способ классификации данных, включающий
представление с помощью вычислительного устройства набора данных сверточной нейронной сети (CNN), где набор данных содержит множество кандидатных взаимодействий полипептид-MHC-I, и где CNN обучается на основе положительных смоделированных данных взаимодействия полипептид-главный комплекс гистосовместимости класса I (MHC-I), положительных реальных данных взаимодействия полипептид-MHC-I и отрицательных реальных данных взаимодействия полипептид-MHC-I; и
классификацию с помощью CNN по меньшей мере одного кандидатного взаимодействия полипептид-MHC-I из множества кандидатных взаимодействий полипептид-MHC-I как положительное или отрицательное.
2. Реализуемый на компьютере способ по п.1, дополнительно включающий
a. генерирование посредством генератора GAN все более точных положительных смоделированного данных взаимодействия полипептид-MHC-I до тех пор, пока дискриминатор GAN не классифицирует положительные смоделированные данные взаимодействия полипептид-MHC-I как положительные;
b. представление положительных смоделированных данных взаимодействия полипептид-MHC-I, положительных реальных данных взаимодействия полипептид-MHC-I и отрицательных реальных данных взаимодействия полипептид-MHC-I в CNN до тех пор, пока CNN не классифицирует каждый тип данных как положительный или отрицательный;
c. представление положительных реальных данных и отрицательных реальных данных в CNN для генерирования оценок прогноза; и
d. определение на основании оценок прогноза того, обучена или не обучена GAN, и, когда GAN не обучена, повторение стадий a-c до тех пор, пока на основании оценок прогноза не будет определено, что GAN обучена.
3. Реализуемый на компьютере способ по п. 2, отличающийся тем, что генерирование все более точных положительных смоделированного данных взаимодействия полипептид-MHC-I до тех пор, пока дискриминатор GAN не классифицирует положительные смоделированные данные взаимодействия полипептид-MHC-I как положительные, включает
e. генерирование посредством генератора GAN в соответствии с набором параметров GAN первого смоделированного набора данных, включающего смоделированные положительные взаимодействия полипептид-MHC-I для аллеля MHC;
f. объединение первого смоделированного набора данных с положительными реальными взаимодействиями полипептид-MHC-I для аллеля MHC и отрицательными реальными взаимодействиями полипептид-MHC-I для аллеля MHC для создания обучающего набора данных GAN;
g. определение с помощью дискриминатора в соответствии с решающей границей, является ли соответствующее взаимодействие полипептид-MHC-I для аллеля MHC в наборе данных для обучения GAN смоделированным положительным, реальным положительным или реальным отрицательным;
h. корректировку, основанную на точности определения при помощи дискриминатора, одного или более из набора параметров GAN или решающей границы; и
i. повторение стадий e-h до тех пор, пока не будет соблюден первый критерий останова.
4. Реализуемый на компьютере способ по п. 3, в котором представление положительных смоделированных данных взаимодействия полипептид-MHC-I, положительных реальных данных взаимодействия полипептид-MHC-I и отрицательных реальных данных взаимодействия полипептид-MHC-I сверточной нейронной сети (CNN) до тех пор, пока CNN не классифицирует соответствующие данные взаимодействия полипептид-MHC-I как положительные или отрицательные, включают
j. генерирование посредством генератора GAN в соответствии с набором параметров GAN второго смоделированного набора данных, содержащего смоделированные положительные взаимодействия полипептид-MHC-I для аллеля MHC;
k. объединение второго смоделированного набора данных, положительных реальных взаимодействий полипептид-MHC-I для аллеля MHC и отрицательных реальных взаимодействий полипептид-MHC-I для аллеля MHC для создания набора данных для обучения CNN;
l. представление набора данных для обучения CNN в сверточную нейронную сеть (CNN);
m. классификацию посредством CNN в соответствии с набором параметров CNN соответствующего взаимодействия полипептид-MHC-I для аллеля MHC в наборе данных для обучения CNN как положительного или отрицательного;
n. корректировку, основанную на точности классификации посредством CNN, одного или более из набора параметров CNN; и
o. повторение стадий l-n до тех пор, пока не будет соблюден второй критерий останова.
5. Реализуемый на компьютере способ по п. 4, отличающийся тем, что представление данных положительного реального взаимодействия полипептид-MHC-I и данных отрицательного реального взаимодействия полипептид-MHC-I в CNN для генерирования оценок прогнозирования включает классификацию посредством CNN в соответствии с набором параметров CNN соответствующего взаимодействия полипептид-MHC-I для аллеля MHC как положительного или отрицательного.
6. Реализуемый на компьютере способ по п. 5, в котором определение на основании оценок прогноза того, обучена ли GAN, предусматривает определение точности классификации посредством CNN, при этом, когда точность классификации удовлетворяет третьему критерию останова, выведение GAN и CNN.
7. Реализуемый на компьютере способ по п. 5, в котором определение на основании оценок прогноза того, обучена ли GAN, предусматривает определение точности классификации посредством CNN, при этом, когда точность классификации не удовлетворяет третьему критерию останова, возвращение к стадии а.
8. Реализуемый на компьютере способ по п. 3, в котором параметры GAN включают одно или более из типа аллеля, длины аллеля, категории генерирования, сложности модели, скорости обучения или размера пакета.
9. Реализуемый на компьютере способ по п. 8, в котором тип аллеля включает один или более из HLA-A, HLA-B, HLA-C или их подтип.
10. Реализуемый на компьютере способ по п. 1, дополнительно предусматривающий синтез полипептида из по меньшей мере одного кандидатного взаимодействия полипептид-MHC-I, классифицируемого как положительное взаимодействие полипептид-MHC-I.
11. Полипептид, полученный посредством способа по п. 10.
12. Реализуемый на компьютере способ по п. 10, в котором полипептид представляет собой опухолеспецифический антиген.
13. Реализуемый на компьютере способ по п. 10, в котором полипептид содержит аминокислотную последовательность, которая специфически связывается с белком MHC-I, кодируемым выбранным аллелем MHC.
14. Реализуемый на компьютере способ по п. 2, в котором генерирование все более точных положительных смоделированных данных взаимодействия полипептид-MHC-I до тех пор, пока дискриминатор GAN не классифицирует положительные смоделированные данные взаимодействия полипептид-MHC-I как положительные, предусматривает:
итеративное выполнение дискриминатора GAN для увеличения возможности присвоения высокой вероятности положительным реальным данным взаимодействия полипептид-MHC-I, низкой вероятности положительным смоделированным данным взаимодействия полипептид-MHC-I и низкой вероятности отрицательным реальным данным взаимодействия полипептид-MHC-I; и
итеративное выполнение генератора GAN для увеличения вероятности того, что положительные смоделированные данные взаимодействия полипептид-MHC-I будут иметь высокую оценку.
15. Устройство, выполненное с возможностью выполнения способа по любому из пп. 1-9 и 14.
16. Машиночитаемый носитель (CRM), выполненный с возможностью выполнения способа по любому из пп. 1-9 и 14.