Current challenges for unseen-epitope TCR interaction prediction and a new perspective derived from image classification.

Moris, Pieter; De Pauw, Joey; Postovskaya, Anna; Gielis, Sofie; De Neuter, Nicolas; Bittremieux, Wout; Ogunjimi, Benson; Laukens, Kris; Meysman, Pieter

Moris, Pieter; De Pauw, Joey; Postovskaya, Anna; Gielis, Sofie; De Neuter, Nicolas; Bittremieux, Wout; Ogunjimi, Benson; Laukens, Kris; Meysman, Pieter.

Brief Bioinform ; 22(4)2021 07 20.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33346826

Assuntos

Regiões Determinantes de Complementaridade; Epitopos de Linfócito T; Modelos Genéticos; Modelos Imunológicos; Receptores de Antígenos de Linfócitos T alfa-beta; Animais; Regiões Determinantes de Complementaridade/genética; Regiões Determinantes de Complementaridade/imunologia; Epitopos de Linfócito T/genética; Epitopos de Linfócito T/imunologia; Humanos; Macaca mulatta; Camundongos; Receptores de Antígenos de Linfócitos T alfa-beta/genética; Receptores de Antígenos de Linfócitos T alfa-beta/imunologia

Palavras-chave

T-cell epitope prediction; T-cell receptor; convolutional neural network; deep learning; epitope specificity; immunoinformatics

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Receptores de Antígenos de Linfócitos T alfa-beta / Modelos Imunológicos / Epitopos de Linfócito T / Regiões Determinantes de Complementaridade / Modelos Genéticos Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Animals / Humans Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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