本研究解决了目前t细胞受体（tcr）与抗原性肽结合预测中的一个关键问题，即如何处理新的或少量表示的抗原。提出的dappep框架采用轻量级自注意力架构，通过结合预训练的蛋白质语言模型与自监督学习，显著提升了对抗原结合亲和力的预测能力，尤其是在数据稀缺的情况下，显示出在肿瘤新抗原治疗等临床任务中的潜在影响。
本研究提出dappep框架，结合轻量级自注意力架构与预训练蛋白质语言模型，增强t细胞受体与抗原性肽结合的预测能力，尤其在数据稀缺的情况下，展现出临床应用潜力。
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