公开(公告)号：KR101925040B1

公开(公告)日：2018-12-04

申请号：KR1020160150171

申请日：2016-11-11

Applicant: 한국과학기술정보연구원

Inventor： 한영만 ,  김동섭

IPC: G06F19/24 ,  G06F19/26 ,  G06F19/28 ,  G06N3/08 ,  G06N99/00 ,  G01N33/53 ,  G01N33/68

Abstract: 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 포 된 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.