AlphaFold 3 可从序列预测 TCR 抗原特异性
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AlphaFold 3 可从序列预测 TCR 抗原特异性
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AI 综述
研究团队提出一种基于 AlphaFold 3（AF3）的方法，可从序列预测 T 细胞受体（TCR）的抗原特异性。团队将 AF3 用于超过 9000 个 TCR、1000 多个不同表位和 70 多种 MHC I/II 类等位基因，称 AF3 能以很高准确度预测 MHC:肽:TCR 三元结构，并据此找出区分同源三元组与对照的特征。 所得模型在 AF3 和特征选择均未见过的验证三元组上取得 0.81 至 0.92 的中位 AUC。作者据此认为，从序列出发通用预测 TCR 特异性是可行的，有望加速免疫应答解析。
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最新进展10月31日 01:58
研究利用 AlphaFold 3 从序列预测 TCR 抗原特异性报道时间线
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10月31日
- Science Advances精选研究利用 AlphaFold 3 从序列预测 TCR 抗原特异性
研究团队提出一种基于 AlphaFold 3（AF3）的通用方法，可从序列预测 T 细胞受体（TCR）的抗原特异性。作者将 AF3 用于超过 9000 个 TCR、1000 多个不同表位和 70 多种 MHC I/II 类等位基因，发现 AF3 能以很高准确度预测 MHC:肽:TCR 三元结构，并据此找出区分同源三元组与对照的特征。所得模型在 AF3 和特征选择均未见过的验证三元组上取得 0.81 至 0.92 的中位 AUC。作者认为，这提示从序列出发的 TCR 特异性通用预测是可行的，有望加速免疫应答的解析。
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