一种基于序列的蛋白质相对溶剂可及性预测方法及装置

本发明涉及一种基于序列的蛋白质相对溶剂可及性预测方法及装置，包括获取并基于待预测蛋白质的蛋白质序列提取待预测蛋白质的特征向量后，输入预先训练好的深度学习模型中，获取输出的回归值，作为待预测蛋白质的相对溶剂可及性，包括：将待预测蛋白质的特征向量分别输入堆叠双向长短期记忆网络模块与Transformer编码器中，输出全局语义特征与上下文特征；将全局语义特征与上下文特征输入点积注意力机制特征融合模块，输出融合特征向量后，输入输出层，输出回归值；本发明将全局语义特征和上下文特征利用点积进行融合，结合全局性与时序性，避免了长距离依赖导致的信息缺失问题，保证回归获取的相对溶剂可及性的准确性。