融合量子与区域感知的蛋白甲基化位点预测方法

本发明提供了融合量子与区域感知的蛋白甲基化位点预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取蛋白质序列作为数据源，分别构建训练集与独立测试集；步骤2，采用三路嵌套散射网络对每条蛋白质序列构建多模态特征，将多模态特征进行融合，得到优化融合特征张量；步骤3，将优化融合特征张量输入RaQMeNet网络模型，进行甲基化位点预测任务。本发明不仅在性能指标上大幅优于现有技术，而且具备更强的适应性、稳定性和解释性，能够广泛应用于蛋白质功能注释、疾病机制研究、药物靶点发现等多个生物信息学与生物医药相关领域，具有良好的应用前景和商业价值。