随着生物技术的迅猛发展，生物信息学在免疫研究领域发挥着日益重要的作用。线性 B 细胞表位的预测对于疫苗设计、疾病诊断和免疫治疗等方面具有关键意义。本文介绍了目前用于线性 B 细胞表位预测的各类生物信息学资源和工具，包括基于氨基酸序列特征、结构特征以及机器学习算法等多种预测方法，分析了其优势与局限性，并对未来的发展趋势进行了展望，旨在为相关领域的研究人员提供参考，以推动线性 B 细胞表位预测技术的进一步发展。