DeepImmuno: deep learning-empowered prediction and generation of immunogenic peptides for T-cell immunity.

Li, Guangyuan; Iyer, Balaji; Prasath, V B Surya; Ni, Yizhao; Salomonis, Nathan

Li, Guangyuan; Iyer, Balaji; Prasath, V B Surya; Ni, Yizhao; Salomonis, Nathan.

Afiliación

Li G; University of Cincinnati, 3333 Burnet Ave, MLC7024, Cincinnati, OH 45267, USA.
Iyer B; University of Cincinnati, USA.
Prasath VBS; Biomedical Informatics, Cincinnati Children's Hospital Medical Center, USA.
Ni Y; Cincinnati Children's Hospital Medical Center, USA.
Salomonis N; Cincinnati Children's Hospital Medical Center, USA.

Brief Bioinform ; 22(6)2021 11 05.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34009266

Asunto(s)

COVID-19/inmunología; Péptidos/inmunología; SARS-CoV-2/inmunología; Algoritmos; COVID-19/virología; Aprendizaje Profundo; Humanos; Aprendizaje Automático; Redes Neurales de la Computación; Péptidos/genética; SARS-CoV-2/genética; SARS-CoV-2/patogenicidad; Programas Informáticos; Linfocitos T/inmunología; Linfocitos T/virología

Palabras clave

COVID-19; convolutional neural network; deep learning; generative adversarial network; immunogenicity; neoantigen

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Contexto en salud: 3_ND Problema de salud: 3_dengue Asunto principal: Péptidos / SARS-CoV-2 / COVID-19 Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Brief Bioinform Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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