基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图高精度预测研究

一、引言

1.1研究背景与意义

蛋白质作为生命活动的主要承担者，其结构与功能的研究一直是生物学领域的核心问题。蛋白质接触图预测在蛋白质结构研究和生物信息学中占据着举足轻重的地位，它为蛋白质三维结构的解析提供了关键的线索。准确预测蛋白质接触图能够帮助科学家更好地理解蛋白质的折叠机制、功能特性以及蛋白质-蛋白质相互作用，这对于药物设计、疾病诊断与治疗等实际应用具有重要的指导意义。例如，在药物设计中，了解蛋白质的接触图可以帮助研发人员更精准地设计小分子药物，提高药物与靶点的结合效率，从而增强药效并减少副作用。

然而，当前蛋白质接