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摘要：本发明涉及基于AI算法开发高亲和力捕获抗体EpCAM的方法；包括：S1、构建初始DNA样本库；S2、测定初始DNA样本库亲和力；S3、初始DNA样本库亲和力的聚类分析；S4、构建扩增DNA样本库及扩增树；S5、基于AI算法的亲和力筛查；S6、确定目标DNA序列；S7、目标DNA序列测序；本发明对高亲和力组采用AI算法中常用的广度优先算法，对于低亲和力组采用AI算法中常用的洪水填充算法，可以将有限的资源投入到最有可能筛选出更高亲和力的支路中，保证了筛选效率。

主权项：1.基于AI算法开发高亲和力捕获抗体EpCAM的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建初始DNA样本库；构建人血浆的环境，以EpCAM蛋白琼脂糖微球为靶标，筛选出与EpCAM蛋白琼脂糖微球发生特异结合的DNA序列，得到初始DNA样本库，其中，表示发生特异结合的第个DNA序列，，为发生特异结合的DNA序列的总数量；S2、测定初始DNA样本库亲和力；测定初始DNA样本库中的DNA序列的亲和力，其中，表示发生特异结合的第个DNA序列的测定亲和力；S3、初始DNA样本库亲和力的聚类分析；采用聚类分析的方法，将初始DNA样本库中的DNA序列的亲和力进行数值聚类分析，得到高亲和力组和低亲和力组，其中，和分别为高亲和力组和低亲和力组的DNA序列的编号，均为自然数；S4、构建扩增DNA样本库及扩增树；对DNA样本库进行聚合酶链式反应扩增，并根据每次扩增的上下级关系构建扩增树；具体包括：S41、对首轮DNA样本库进行聚合酶链式反应扩增，对扩增产物进行分离、变性、过滤和纯化；S42、在人血浆的环境下，以EpCAM蛋白琼脂糖微球为靶标，筛选出与EpCAM蛋白琼脂糖微球发生特异结合的DNA序列，得到第二轮DNA样本库；S43、参照步骤S41和步骤S42，执行N次扩增和筛选，得到第N轮DNA样本库；S44、根据初始DNA样本库至第N轮DNA样本库的扩增来源关系，构建扩增树；所述扩增树分为高亲和力分支和低亲和力分支；S5、基于AI算法的亲和力筛查；基于AI算法对扩增树的各分支测定亲和力；具体包括：S51、所述高亲和力分支采用广度优先算法进行筛选；具体包括：S511、在高亲和力分支中，对于一个上级支路的第一条下级支路，测定其亲和力；S512、若该第一条下级支路的亲和力高于该上级支路的亲和力，则将该第一条下级支路确定为“可探索支路”，继续对其进行再下级支路的亲和力测定；S513、若该第一条下级支路的亲和力不高于该上级支路的亲和力，则将该第一条下级支路确定为“中断”，停止对其进行再下级支路的亲和力测定，而返回该上级支路，对该上级支路的第二条下级支路进行亲和力测定；S514、循环执行步骤S511、步骤S512和步骤S513，直至完成对高亲和力分支中的所有“可探索支路”的亲和力测定；S52、所述低亲和力分支采用洪水填充算法进行筛选；具体包括：S521、在低亲和力分支中，测定第二轮DNA样本库的每一个DNA序列的亲和力；S522、选取第二轮DNA样本库中亲和力最高的支路，测量该亲和力最高的支路的下一轮DNA样本库中的每一个DNA序列的亲和力，并确定亲和力最大的支路；S523、依次选取后续轮次DNA样本库中亲和力最高的支路；S524、完成所有轮次的亲和力测定后，确定亲和力最大的DNA序列S6、确定目标DNA序列；选取亲和力测定值最高的DNA序列作为目标DNA序列；S7、目标DNA序列测序；对步骤S6中选取的选取亲和力测定值最高的DNA序列进行测序。

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