一种用于B细胞抗原表位预测的数据集构建方法

一种用于B细胞抗原表位预测的数据集构建方法，所述发明是利用河北省自然科学基金做出的一项发明，基金的项目名称为“基于自学习机制的B细胞抗原表位预测研究。本发明包括以下步骤：a.建立表位样本集合、非表位样本集合和候选序列集合；b.从表位样本集合和非表位样本集合中抽取正样本种子集合和负样本种子集合；c.利用候选序列集合对基于深度Q_learning算法进行训练，同时对Q网络进行优化，得到非表位自动化筛选器；d.选出非表位序列与IEDB数据库中的序列一起作为样本数据集合，选择同样数量的表位和非表位序列，组成数据集。本发明在蛋白质序列片段数据中学习非表位数据，可获取高质量的样本数据集，提高抗原表位分类的准确性。