一种TRIM相互作用蛋白的预测方法

本发明公开了一种TRIM相互作用蛋白的预测方法。本发明基于目前公开的文献收集TRIM‑target互作数据，结合肺腺癌(LUAD)的蛋白质组学和转录组学数据，构建了基于K近邻算法(KNN)的TRIM靶蛋白预测模型(LUAD‑TRIMCIVtargeter)。该预测模型在肺腺癌背景下展现出良好的预测性能，能有效识别TRIM CIV亚家族的特异性靶蛋白，在癌症研究中能够提供更精确的靶蛋白预测，为肿瘤发生机制的深入研究提供了强有力的工具。