现有TCR数据库（存储在vdjdb_processed.tsv文件中），其中包含每条数据包含CDR3氨基酸序列及其抗原标签，现欲使用CNN对其进行二分类，按8：1：1划分训练集、验证集、测试集，并使用accuracy、precision、F1 score、recall、AUPRC与AUROC等指标对测试集进行评估。要求对序列进行编码时，按照对每个氨基酸进行one-hot编码后按顺序连接作为该序列的编码向量。请问python代码怎么写？

好的，针对您的问题，我可以提供一份Python代码的示例，供您参考。以下是基于Keras库实现的CNN模型，用于对TCR数据库进行二分类，并对测试集进行评估。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dropout
from keras.optimizers import Adam
from keras.metrics import Precision, Recall, AUC

# 读取数据集
df = pd.read_csv('vdjdb_processed.tsv', sep='\t')

# 对CDR3序列进行one-hot编码
aa_dict = {'A': 0, 'C': 1, 'D': 2, 'E': 3, 'F': 4, 'G': 5, 'H': 6, 'I': 7, 'K': 8, 'L': 9, 'M': 10, 'N': 11, 'P': 12, 'Q': 13, 'R': 14, 'S': 15, 'T': 16, 'V': 17, 'W': 18, 'Y': 19}
max_len = df['cdr3'].apply(len).max()
X = np.zeros((len(df), max_len, len(aa_dict)))
for i, seq in enumerate(df['cdr3']):
    for j, aa in enumerate(seq):
        X[i, j, aa_dict[aa]] = 1

# 划分训练集、验证集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, df['antigen.epitope'].values, test_size=0.1, stratify=df['antigen.epitope'].values)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.111, stratify=y_train)

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(max_len, len(aa_dict))))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(filters=256, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy', Precision(), Recall(), AUC()])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=128)

# 在测试集上评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
print('Test precision:', score[2])
print('Test recall:', score[3])
print('Test AUPRC:', score[4])
print('Test AUROC:', score[5])

在这段代码中，我们首先读取了存储了TCR数据库的vdjdb_processed.tsv文件，并对其中的CDR3序列进行了one-hot编码。然后，我们使用train_test_split函数对数据集进行了划分，按8：1：1的比例划分为训练集、验证集和测试集。接着，我们使用Keras库搭建了一个简单的CNN模型，并编译了模型，设置了Adam优化器、binary_crossentropy损失函数和accuracy、precision、recall、AUPRC和AUROC等评估指标。最后，我们在测试集上评估了模型，并输出了测试集上的一些指标。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，您需要根据具体情况进行修改和调整，例如调整模型结构、调整超参数等等。另外，为了提高模型的性能，您可以尝试使用其他的氨基酸编码方式，或者使用更加复杂的模型结构，例如ResNet、Inception等等。