一种基于几何深度学习的蛋白质结合位点预测方法

本发明涉及蛋白质预测技术领域，特别涉及一种基于几何深度学习的蛋白质结合位点预测方法。本发明引入蛋白质几何描述及对应的几何图学习方案，为建模三维结构特征提供了可行途径；此外，还提出了一种RSA引导两阶段的混合迁移学习策略，首先在更大数据集上训练模型以学习通用表征，随后针对结合位点预测进行微调，从而缓解有限数据训练中的过拟合问题；本发明设计了基于密度聚类的预测后处理模块与集成学习模块，显著降低了模型在多次训练运行中的高方差。