一种基于深度学习的通用表位多肽筛选方法和系统

本发明属于信息技术领域，公开了一种基于深度学习的通用表位多肽筛选方法，包括如下步骤：步骤1：获取至少一种表位多肽的数据集；步骤2：对数据集中表位多肽序列进行特征提取，得到多肽序列特征向量；步骤3：将数据集中多条表位多肽的多肽序列特征向量作为训练集对预设的模型进行训练；步骤4：采用步骤3训练好的模型预测多肽的表位，得到表位的评分结果。该方法采用混合神经网络结构，能够有效捕获多肽序列中的局部和全局特征。本发明的方法不仅可以实现一种类型的多肽的表位筛选，还能够实现多种多肽的表位筛选，是一种通用表位多肽筛选方法。同时，本发明还提供了基于该方法的系统。