一种更具免疫逃逸能力的新冠病毒变异株预测方法及系统

本发明公开了一种更具免疫逃逸能力的新冠病毒变异株预测方法及系统，使用条件生成对抗网络模型和变分自编码模型进行数据扩充，比较扩充数据集与构建的原始数据集的相似性，将质量最高的扩充数据集纳入原始数据集中，得到扩充后数据集；将扩充后数据集中RBD氨基酸序列及其与人类受体ACE2和8种抗体是否结合的标签数据输入构建的多任务分类深度网络模型中进行训练与验证，得到RBD氨基酸序列对应病毒变异株的免疫逃逸分数；利用免疫逃逸分数量化遗传算法框架中的适应度，生成新的RBD序列，基于对抗生成方法优化序列生成策略得到更具免疫逃逸能力的RBD序列及其免疫逃逸分数，实现新冠病毒变异株预测。