基于特征融合及交叉注意力机制的抗癌肽预测方法及系统

本发明涉及一种基于特征融合及交叉注意力机制的抗癌肽预测方法及系统。所述方法包括：构建包含有各个蛋白质序列的数据集；将蛋白质序列输入至蛋白质语言模型ESM‑2中提取肽类结构特征；将蛋白质序列输入至特征提取模型中提取肽类物理化学特征；对肽类结构特征进行维度变换处理，使用BiLSTM将离散的肽类物理化学特征连续化；使用交叉注意力机制进行特征融合，得到目标特征输入至多层感知机MLP中，得到抗癌肽预测结果。通过使用蛋白质语言模型提取肽类结构特征，使用传统的特征提取模型提取肽类物理化学特征，使用交叉注意力机制进行特征融合，无需耗时提供高成本，且提取出来的特征相互关联，可以快速、高效、准确进行抗癌肽预测。