基于多模态特征融合的固有无序蛋白质区域预测方法

本发明公开一种基于多模态特征融合的固有无序蛋白质区域预测方法。首先，利用预训练TAPE模型对蛋白质序列进行特征嵌入并进行预处理，对生物学现有的544种氨基酸物化特征进行筛选和预处理，从蛋白质序列中提取进化保守型特征；将预处理后的蛋白质嵌入特征矩阵、氨基酸物化特征矩阵和进化保守型特征矩阵进行拼接，得到多模态融合特征矩阵；然后，对多模态融合特征矩阵进行层归一化，对其中的蛋白质嵌入特征进行降维，得到局部降维后的多模态融合特征矩阵；对局部降维后的多模态融合特征矩阵进行位置编码；最后，将经过位置编码的多模态融合特征矩阵输入到预测模型中，对残基进行预测。该方法实现了多模态特征的高度互补与协同增效，提高了预测精度。