Подходы на основе машинного обучения позволяют анализировать разнообразие TCR. Использование латентных пространств в моделях глубокого обучения позволяет находить скрытые закономерности, выявлять биологически значимые паттерны и классифицировать рецепторы по их функциональным свойствам

Кабалина А.А. (науч. рук. Власова Е.К., Шугай М.А.) Представление и анализ эмбеддингов т-клеточных рецепторов в латентных пространствах моделей глубокого обучения // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15279