SUM-SRC概论融合的蛋白质相互作用预测的算法流程

数据收集和预处理：从公共数据库中获取蛋白质序列和结构信息，对数据进行预处理和清洗。

特征提取：将蛋白质序列和结构信息转化为数学表达式，提取特征，如氨基酸相对疏水性、氨基酸相对电荷、二级结构等。

特征选择：根据特征的重要性和相关性选择最优特征。

模型构建：选择合适的机器学习模型，如神经网络、支持向量机、随机森林等，构建预测模型。

模型训练：使用已知的蛋白质相互作用数据集对模型进行训练。

模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等评价指标。

模型优化：根据评估结果进行模型优化，如调整参数、增加特征等。

模型应用：使用优化后的模型对未知蛋白质相互作用进行预测。