研究人员可以从微软的CodePlex网站下载这些源代码，这些源代码旨在利用微软的机器学习技术对数以千计的人类免疫缺陷病毒(HIV)链进行分拣。
研究人员希望利用这一技术识别能够帮助他们训练感染HIV 的人的免疫系统战胜爱滋病的基因模板。
爱滋病研究人员可以下载这4款工具，使用它们预先配置好的格式或利用这些源代码开发他们自己的应用软件。
名为PhyloD的工具能够找到病人的人体白细胞抗原(HLA)和病毒之间的相关性；名为Epitope Prediction的工具面向具有任何类型HLA的人，旨在对人的蛋白质进行扫描，寻找能够引起免疫系统反应的抗原部分。
HLA Assignment旨在提高在发现抗原决定基方面的精确度；HLA Completion工具旨在提供基因组成的更详细资料。
微软本周三发布了HLA Completion工具。
在发现其机器学习技术具有这样的功能后，微软在2005年将其一些技术用于爱滋病研究。
微软机器学习和应用统计集团首席研究人员大卫在一份声明中说，我们将技术用于解决世界上最严峻的技术和社会挑战。由于每天有10000 人死于爱滋病，因此它已经成为威胁人类的健康危机之一。