【科学家提出深度学习新模型，精准预测T细胞受体与抗原相互作用】
在#免疫学# 领域，CD8+T 细胞在抵抗病毒感染、癌症以及自身免疫疾病中扮演着至关重要的角色。
因此，准确预测 T 细胞受体（TCR，T cell receptor）与主要组织相容性复合物（MHC，Major Histocompatibility Complex）的相互作用，对于理解免疫反应的机制至关重要。
尽管现阶段已有一些算法能够预测免疫复合物的结构，但这些方法存在不同程度的局限性，尤其是在处理多步骤#生物化学# 反应和未识别问题的情况。
这些问题的复杂性在于，它们涉及多个步骤的信号级联反应，而现有的算法往往无法准确捕捉这些复杂的相互作用。
为解决上述问题，澳大利亚#莫纳什大学# 宋江宁教授团队提出了一种基于对比学习和迁移学习的深度学习模型（EPACT，epitope-anchored contrastive transfer learning），能够更准确地预测 TCR 与 MHC 的结构，并整合序列数据和结构数据。
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科学家提出深度学习新模型，精准预测T细胞受体与抗原相互作用
在#免疫学# 领域，CD8+T 细胞在抵抗病毒感染、癌症以及自身免疫疾病中扮演着至关重要的角色。
因此，准确预测 T 细胞受体（TCR，T cell receptor）与主要组织相容性复合物（MHC，Major Histocompatibility Complex）的相互作用，对于理解免疫反应的机制至关重要。
尽管现阶段已有一些算法能够预测免疫复合物的结构，但这些方法存在不同程度的局限性，尤其是在处理多步骤#生物化学# 反应和未识别问题的情况。
这些问题的复杂性在于，它们涉及多个步骤的信号级联反应，而现有的算法往往无法准确捕捉这些复杂的相互作用。
为解决上述问题，澳大利亚#莫纳什大学# 宋江宁教授团队提出了一种基于对比学习和迁移学习的深度学习模型（EPACT，epitope-anchored contrastive transfer learning），能够更准确地预测 TCR 与 MHC 的结构，并整合序列数据和结构数据。
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科学家提出深度学习新模型，精准预测T细胞受体与抗原相互作用
