基于机器学习的固氮酶活性预测方法及系统

本申请提供的基于机器学习的固氮酶活性预测方法及系统，方法包括：获取固氮酶样本活性数据；从固氮酶样本中提取多维特征；根据固氮酶样本蛋白序列的融合特征向量、固氮酶的表达水平、固氮酶样本目标菌株的密码子偏好和固氮酶样本固氮相关基因的拷贝数，基于机器学习构建固氮酶活性预测模型；基于构建的固氮酶活性预测模型，预测获取固氮酶活性。本申请通过获取固氮酶样本活性数据并提取包括固氮酶样本蛋白序列的融合特征向量、固氮酶的表达水平、固氮酶样本目标菌株的密码子偏好以及固氮相关的基因拷贝数的多维特征，作为模型输入，基于机器学习获取固氮酶活性预测模型，提供了一种高效、精准的固氮酶活性预测方法。