基于深度学习框架的T细胞表位高通量筛选方法和装置

本发明涉及生物信息预测技术领域，提供一种基于深度学习框架的T细胞表位高通量筛选方法和装置，包括：根据输入的T细胞受体序列和抗原序列提取得到目标输入数据；其中，所述目标输入数据包括T细胞受体CDR3β序列和至少一个抗原表位肽段序列；将所述目标输入数据输入至预先构建的预测模型，得到预测结果；根据所述预测结果筛选得到筛选结果。本发明允许输入未经过规范化处理的T细胞受体序列和抗原序列，能够高效提取出其CDR3β序列，进而有效进行结合活性预测工作，通用性和稳定性提高的同时减少了操作者的数据预处理工作量，同时基于深度神经网络进行T细胞受体和表位结合概率的预测，有效地完成筛选工作。