Generative models of T-cell receptor sequences

T细胞受体 推论 计算生物学 计算机科学 钥匙(锁) 人工智能 生成语法 人工神经网络 序列(生物学) 生成模型 选择(遗传算法) 机器学习 生物 T细胞 遗传学 免疫系统 计算机安全
作者
Giulio Isacchini,Zachary Sethna,Yuval Elhanati,Armita Nourmohammad,Aleksandra M. Walczak,Thierry Mora
出处
期刊:Physical review [American Physical Society]
卷期号:101 (6) 被引量:10
标识
DOI:10.1103/physreve.101.062414
摘要

T-cell receptors (TCR) are key proteins of the adaptive immune system, generated randomly in each individual, whose diversity underlies our ability to recognize infections and malignancies. Modeling the distribution of TCR sequences is of key importance for immunology and medical applications. Here, we compare two inference methods trained on high-throughput sequencing data: a knowledge-guided approach, which accounts for the details of sequence generation, supplemented by a physics-inspired model of selection; and a knowledge-free Variational Auto-Encoder based on deep artificial neural networks. We show that the knowledge-guided model outperforms the deep network approach at predicting TCR probabilities, while being more interpretable, at a lower computational cost.
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