Deep-Neural-Network
- Martin Döhring
- 29. Aug. 2022
- 1 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 15. Sept.
MHCnuggets ist ein bioinformatisches Werkzeug und eine Methode basierend auf einem Deep-Neural-Network (genauer: einem Long Short-Term Memory-Netzwerk, LSTM), das entwickelt wurde, um die Bindung von Peptiden an MHC-Moleküle (Major Histocompatibility Complex) der Klasse I und II vorherzusagen. Es dient vor allem der Vorhersage von Neoantigenen, die in der Krebsimmuntherapie eine Rolle spielen, da sie das Immunsystem gegen Tumorzellen aktivieren können.
MHCnuggets ist ein bioinformatisches Werkzeug und eine Methode basierend auf einem Deep-Neural-Network (genauer: einem Long Short-Term Memory-Netzwerk, LSTM), das entwickelt wurde, um die Bindung von Peptiden an MHC-Moleküle (Major Histocompatibility Complex) der Klasse I und II vorherzusagen. Es dient vor allem der Vorhersage von Neoantigenen, die in der Krebsimmuntherapie eine Rolle spielen, da sie das Immunsystem gegen Tumorzellen aktivieren können.
Wichtige Merkmale:
Vorhersagefähigkeit: MHCnuggets kann die Bindung von Peptiden variabler Länge an häufige oder seltene MHC-Allele vorhersagen. Im Gegensatz zu vielen anderen Tools ist es skalierbar für große Datensätze (z. B. Millionen von Vergleichen in Stunden) und hat eine höhere positive Vorhersagewerte für tatsächliche Peptid-Präsentation.
Anwendung: Es wird in der Onkologie eingesetzt, um potenzielle immunogene Mutationen (z. B. in Krebsgenomen)…