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龙图腾网获悉河北省科学院应用数学研究所申请的专利一种用于B细胞抗原表位预测的数据集构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119864082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411871926.8，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权一种用于B细胞抗原表位预测的数据集构建方法是由羊红光;白双艳;成彬设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于B细胞抗原表位预测的数据集构建方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种用于B细胞抗原表位预测的数据集构建方法在权利要求书中公布了：1.一种用于B细胞抗原表位预测的数据集构建方法，其特征是，所述方法包括以下步骤： a.利用IEDB数据库、表位预测文献和uniport数据库建立表位样本集合EPTL、非表位样本集合NEPTL和候选序列集合CPTL； b.利用cd-hit去冗余方法对表位样本集合EPTL和非表位样本集合NEPTL分别进行去冗余操作，从去冗余后的表位样本集合EPTL和非表位样本集合NEPTL中随机抽取相同数量样本，分别组成正样本种子集合SeedP和负样本种子集合SeedNP； c.将候选序列集合CPTL作为训练数据集对基于深度Q_learning算法进行训练，同时利用表位样本集合EPTL和非表位样本集合NEPTL对Q网络进行优化，使基于深度Q_learning算法成非表位自动化筛选器PC； d.从Uniport数据库中提取抗原蛋白一级序列，利用非表位自动化筛选器PC按照设定的序列长度L对序列进行非表位自动化筛选，筛选出的非表位序列与IEDB数据库中序列长度L的序列一起作为一个样本数据集合，利用cd-hit去冗余方法对样本数据集进行去冗余操作，选择同样数量的表位和非表位序列，组成用于B细胞抗原表位预测的数据集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北省科学院应用数学研究所，其通讯地址为：050081 河北省石家庄市桥西区西里街道友谊南大街46号1号楼7层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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