简介： 本发明涉及一种基于多任务时域卷积神经网络的蛋白质结构预测方法及装置，其方法包括：获取目的基因序列，以及蛋白质数据库；根据遗传密码表和蛋白质数据库建立每个蛋白质对应的DNA‑RNA‑氨基酸三元序列数据集；根据蛋白质数据库中的氨基酸的残基深度、物理化学性质建立多元回归方程，得到每个蛋白质的统计深度特征；将所述三元序列数据集进行聚类并映射为多维特征向量；将所述多维特征向量、蛋白质的统计深度特征作为多任务时域卷积神经网络的输入，训练所述多任务时域卷积神经网络；利用蛋白质的统计深度特征预测蛋白质结构。本发明将蛋白质的统计深度特征与多任务时域卷积神经网络结合，减少模型的复杂度，提高了泛化性、拟合度。