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摘要：本申请提供了一种基于多任务学习的T细胞受体特异性预测方法，涉及人工智能药物研发技术领域，包括：构建多任务学习数据集，其中，所述多任务学习数据集包括输入集合和样本结果集合；利用预训练的蛋白质语言模型对所述输入集合进行特征向量化，生成向量化输入集合；采用所述向量化输入集合与所述样本结果集合，通过反向传播进行多任务学习训练，生成多任务模型；通过所述多任务模型进行TCR特异性预测。本申请解决了现有技术未能充分挖掘和利用HLA数据，导致模型预测准确性和效率不高的技术问题，达到了更加高效准确、灵活地进行TCR‑pMHC特异性预测的技术效果。
主权项：1.一种基于多任务学习的T细胞受体特异性预测方法，其特征在于，包括：构建多任务学习数据集，其中，所述多任务学习数据集包括输入集合和样本结果集合；利用预训练的蛋白质语言模型对所述输入集合进行特征向量化，生成向量化输入集合；采用所述向量化输入集合与所述样本结果集合，通过反向传播进行多任务学习训练，生成多任务模型；通过所述多任务模型进行TCR特异性预测。
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