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可扩增和激活 T 细胞的肽疫苗已成为一种有前途的预防和治疗方法，可用于应对包括传染病和癌症在内的健康相关挑战 (Malonis、Lai 和 Vergnolle 2019)。与基于整个生物体的更传统的减毒活疫苗或基于整个蛋白质亚基的亚基疫苗相比，肽疫苗基于一小组足以诱导 T 细胞免疫反应的蛋白质片段（肽），从而能够引发更有针对性的反应，避免过敏和反应原反应 (Li et al. 2014)。肽疫苗的设计包括选择免疫原性蛋白质片段，通常称为表位 (Li et al. 2014)，当将其包含在疫苗中时，可扩增表位特异性 T 细胞。机器学习的进步使我们能够预测哪些肽将由主要组织相容性复合体 (MHC) 分子呈递以供适应性免疫系统监视 (Ching 等人 2018；Reynisson 等人 2020)，这可用于识别将显示哪些表位 (Sohail 等人 2021)。个体显示的表位取决于其 MHC 基因的特定等位基因，因此免疫系统显示的肽在个体之间可能存在很大差异 (Zaitouna、Kaur 和 Raghavan 2020)。因此，找到一组预测将由大部分流行人群显示的肽的工程任务
疫苗设计的约束子模优化
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