一种蛋白质互作预测方法、系统、计算机设备和存储介质

本发明公开了一种蛋白质互作预测方法、系统、计算机设备和存储介质，涉及生物技术领域，包括：输入层接收蛋白质特征编码，并重塑为二维向量；隐藏层通过卷积、池化、残差块和全连接层进行特征提取，通过ReLU函数引入非线性变换；输出层通过Sigmoid函数输出互作概率，并通过二元交叉熵损失函数进行优化；通过随机梯度下降优化器训练蛋白质互作预测模型。本发明提供的蛋白质互作预测方法使用UniPPI模型与传统特征提取不同组合方式，与传统机器学习模型以及深度学习模型对比，UniPPI模型具有更高的准确率、精度为以及F1得分。