bio-epitranscriptomics-m6anet-analysis：Nanopore direct RNA m6A detection ，支持 m6Anet 深度学习。
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训练与评测
BI
bio-immunoinformatics-tcr-epitope-binding
维护者 FreedomIntelligence · 最近更新 2026年4月1日
bio-immunoinformatics-tcr-epitope-binding：预测 TCR-epitope specificity ，使用 ERGO-II 、 深度学习 models ，用于 T-cell receptor antigen recognition。 Match TCRs to their cognate epitopes 或 predict TCR targets。 适合在analyzing TCR repertoire specificity 或 identifying antigen-reactive T-cells时使用。
原始来源
FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills
https://github.com/FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills/tree/main/skills/bio-immunoinformatics-tcr-epitope-binding
- 维护者
- FreedomIntelligence
- 许可
- MIT
- 最近更新
- 2026年4月1日
技能摘要
来自 SKILL.md 的关键信息
核心说明
- Python：ERGO-II model ，用于 TCR-epitope binding prediction。
- 预测 which epitopes my TCRs recognize" → Match T-cell receptors to their cognate epitopes ，使用 深度学习 models ，用于 TCR antigen specificity prediction. Python：ERGO-II model ，用于 TCR-epitope binding prediction。
- PyTorch。
- Pre-trained models ，面向 ERGO-II repository。
- Uses both CDR3 alpha 、 beta chains。
原始文档
SKILL.md 摘录
TCR Clustering
Goal: Group TCRs that likely recognize the same epitope based on CDR3 sequence similarity, enabling specificity group discovery from large repertoire datasets.
Approach: Compute pairwise Levenshtein distances between CDR3 sequences, apply hierarchical clustering with average linkage, and cut the dendrogram at a maximum edit distance threshold to define specificity groups.
适用场景
- 适合在analyzing TCR repertoire specificity 或 identifying antigen-reactive T-cells时使用。
不适用场景
- Do not rely on this catalog entry alone ，用于 installation 或 maintenance details。
上游相关技能
- tcr-bcr-analysis/mixcr-analysis - TCR repertoire sequencing analysis
- immunoinformatics/mhc-binding-prediction - Epitope context
- single-cell/clustering - Single-cell TCR analysis
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