導讀 不同的疾病有不同的方法來測試一個人是否患有這種疾病。ImmunoML是一個新的開源機器學習平臺，它可以在一個血液樣本中尋找很多疾病。一旦你
不同的疾病有不同的方法來測試一個人是否患有這種疾病。ImmunoML是一個新的開源機器學習平臺，它可以在一個血液樣本中尋找很多疾病。
“一旦你知道它對一種疾病的作用，就可以很容易地為其他類型的疾病制作診斷工具，”Lonneke Scheffer 說。
“從血液樣本中，我們希望能夠診斷一個人是否患有疾病。在個體受體水平上，我們希望了解一種特定受體是否對或其他物質具有特異性，”Milena Pavlovic 說。
Scheffer 和 Pavlovic 是奧斯陸大學信息學系的博士研究員。他們是生物醫(yī)學信息學研究小組的成員，在那里他們開發(fā)了免疫機器學習。
預測受體是否與電暈結合
我們免疫系統(tǒng)中的 B 和 T 細胞表面都有小受體。有數百萬種不同的受體。
“受體具有一定的 3D 形狀，使它們能夠粘附到不同的抗原上，”Scheffer 對 Titan.uio.no 說。
“如果我們使用機器學習來分析這些受體，我們希望能夠說出這些受體中的每一個都有什么特異性;什么特定的疾病，什么特定的病毒或細菌，甚至是癌癥和自身免疫，”Pavlovic 說。
為了使用機器學習來做到這一點，他們需要將 3D 形狀的受體翻譯成數學語言，翻譯成數學表示。受體是蛋白質，所有蛋白質在我們的 DNA 中都有自己的藍圖。
“然后我們正在查看一條扁平的小字母線。這些 DNA 序列是我們輸入的，我們可以在計算機中將其翻譯成蛋白質序列。要預測受體是否與日冕結合，你真的只需看一個一段文本，你想根據這段文本進行預測，它是否與電暈結合，”Scheffer 說。
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