AI اور دنیا کے مشکل مسائل · حیاتیاتی علوم · Nature (machine learning) · 2026-10-26

T cell receptor–pHLA بائنڈنگ کی درست پیش گوئی کے لیے مشین لرننگ ڈیٹا سیٹ اور بینچ مارک

اصل عنوان: Machine learning dataset and benchmark for accurate T cell receptor–pHLA binding prediction

ٹی سیل ریسیپٹرز کس طرح پیپٹائیڈ–HLA کمپلیکسز سے جڑتے ہیں، اس کی پیش گوئی کرنا امیونولوجی اور علاجی ڈیزائن میں ایک بنیادی چیلنج ہے، اور موجودہ ٹولز نامکمل سیکوئنس ڈیٹا اور غیر جڑنے والی مثالوں میں تعصب کی وجہ سے محدود ہیں۔ مصنفین نے Hi-TPH کے نام سے ایک بڑا درجہ وار ڈیٹاسیٹ تیار کیا جس میں غیر جڑنے والا ڈیٹا موقع پر ہی بنانے کا طریقہ شامل ہے، اور اس پر پروٹین لینگویج ماڈلز کے ایک خاندان (Hi-TPH-PLMs) کو فائن ٹیون کیا۔ ایک بیرونی ویٹ لیب ٹیسٹ سیٹ پر ان ماڈلز نے جدید ترین ٹولز کے مقابلے میں کارکردگی میں 19.2% اضافہ حاصل کیا، اور تجزیوں سے ظاہر ہوا کہ پیش گوئی میں HLA کا کردار مکمل ٹی سیل ریسیپٹر چینز کی موجودگی پر منحصر ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →