使用CNN对TCR序列进行抗原特异性的二分类，数据集中有TCR的CDR3序列以及对应抗原标签，请问python代码怎么写？

这是一个比较复杂的问题，需要用到深度学习和自然语言处理的知识。以下是一个简单的代码示例，供参考：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Embedding
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将CDR3序列转化为数字序列
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(data['cdr3'])
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['cdr3'])
word_index = tokenizer.word_index
max_len = 20
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_len)

# 将标签转化为one-hot编码
labels = pd.get_dummies(data['antigen'])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(padded_sequences, labels, test_size=0.2)

# 定义CNN模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(word_index) + 1, 128, input_length=max_len))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

上述代码中，我们使用了Keras库来搭建CNN模型，并利用Tokenzier将CDR3序列转化为数字序列，再利用pad_sequences将数字序列填充到相同长度。然后我们将标签转化为one-hot编码，并划分训练集和测试集。最后，我们使用fit函数来训练模型。

需要注意的是，本代码仅供参考，实际情况需要根据数据集的具体情况进行适当的修改和调整。