一、蛋白质功能预测蛋白质功能预测  近年来高通量实验方法快速发展，随之产生大量新型蛋白质，发现的蛋白质数量与其功能注释之间的差距越来越大，蛋白质功能预测成为分子生物学研究领域的核心问题。传统的蛋白质功能预测方法耗时且昂贵，依靠单一数据源的特征信息表达不全面，因此如何选用合适的机器学习方法，构建有效的模型来融合多种生物数据，对预测蛋白质功能具有重要意义。  蛋白质功能预测通常被视为多标签分类问题，当前用于蛋白质功能预测的最新方法是使用机器学习技术来训练分类器，这些技术是基于大量网络、序列和基因表达等多种数据源进行预测。机器学习模型的应用离不开数据和算法，但是原始数据往往不能直接应用在模型中进行训