多模态磷酸化位点预测方法、装置、设备及介质

本申请涉及生物信息技术领域，公开了一种多模态磷酸化位点预测方法、装置、设备及介质，其中方法包括：从待预测的蛋白质序列中提取候选磷酸化位点的子序列，并通过深度学习模型生成子序列的序列特征；基于候选磷酸化位点的三维结构信息构建图结构，并通过图神经网络根据图结构提取候选位点的结构特征；将序列特征与结构特征进行多模态特征融合，生成融合特征；基于融合特征预测候选位点的磷酸化概率，得到磷酸化概率预测结果。本申请通过融合蛋白质序列语言模型与三维结构图卷积网络的多模态特征，可以有效提高磷酸化位点预测的准确性和全面性，同时兼顾计算效率和生物信息学解释性。