蛋白质预测task2（Datawhale AI春训营）

赛事简介

本次赛事属于 “第三届世界科学智能大赛” 的合成生物赛道，赛题为 “蛋白质固有无序区域预测”。在生物体系中，蛋白质的无序区域（IDRs）在 DNA 调节和细胞信号传导中具有重要意义，但传统生化方法难以精确预测其位置。参赛者需基于给定的蛋白质氨基酸序列，通过序列标注的方式，判断每个氨基酸位置是否属于无序区域，标注采用二进制标签（0 或 1），是一个典型的序列标注任务。（赛事链接：上海科学智能研究院）

这里默认大家已经跑通过和获得了相对应的成绩。

潜在改进方向

1. 集成学习策略

将多个不同模型（如 LSTM、CNN、Transformer）的预测结果进行融合。例如，使用 Bagging 策略并行训练多个模型并平均结果，或通过 Stacking 策略用一个元模型整合基础模型的输出。这种方法不需要修改模型内部结构，只需调整预测结果的合并方式，对新手友好，能快速利用不同模型的优势提升性能。

2. 迁移学习扩展

直接使用在其他生物信息学任务上预训练好的模型（如 ProtBERT-BFD），这些模型已在大规模蛋白质序列数据中学习到丰富的生物语义信息。在此基础上针对 IDRs 预测任务进行二次微调，相比于从头训练模型，不仅能减少训练时间，还能借助预训练模型的泛化能力，降低过拟合风险，适合初学者快速上手。

3. 动态特征融合

结合蛋白质的理化性质（疏水性、电荷分布）和进化信息（同源序列保守性），通过简单的拼接或加权求和方式，将这些特征与原始氨基酸序列数据融合。这种方法只需在数据预处理阶段增加特征提取和合并步骤，不涉及复杂的模型架构调整，能为模型提供更多维度的信息，提升预测效果。

4. 基于 Transformer 的创新