基于高效计算框架的小麦种质蛋白质结构精准预测方法

本发明提供一种基于高效计算框架的小麦种质蛋白质结构精准预测方法，该方法旨在提出一种面向小麦种质蛋白结构预测的端到端算法框架Cerebra‑Triticum，对SNP数据矩阵进行编码处理，滤波圆二色谱数据，对温度序列与湿度数据进行拼接，通过可学习门控机制实现自动分配特征，通过3D卷积核扫描分子表面，识别疏水斑块分布，对二硫键进行预测和多尺度整合，设计多任务联合复合损失函数；本研究提出的Cerebra‑Triticum算法代表了小麦蛋白质结构预测领域的先进水平，其创新的麦类特征解耦框架、温度响应式动态优化策略和麦类特异性约束共同构成了一个专业而高效的计算体系，该算法不仅填补了小麦蛋白质结构预测的技术空白，更重要的是为小麦品质研究和产业应用提供了全新的分子视角。