基于对比学习和交叉注意力机制的神经肽鉴别方法及系统

本发明涉及一种基于对比学习和交叉注意力机制的神经肽鉴别方法及系统。所述方法包括：获取数据集进行预处理得到训练数据集；使用特征编码策略、BLOSUM62矩阵、蛋白质语言模型ESM‑2对训练数据集进行特征提取；通过双向长短期记忆网络、多尺度卷积神经网络进行特征表示；基于交叉注意力机制、多头注意力机制和前馈神经网络得到两个目标向量；确定对比损失函数，两个目标向量根据对比损失函数进行对比学习，并降维处理，构建神经肽鉴别模型，完成神经肽鉴别。通过多种策略和网络模型，可以捕捉到局部细节和全局上下文信息；通过构建神经肽鉴别模型，可以使模型更有效捕捉序列间、样本间的复杂关系，提高神经肽的鉴别精度。