简介： 本发明提供基于多尺度深度特征的蛋白质亚细胞定位方法，属于生物信息处理技术领域，利用训练好的预测模型对获取的蛋白质免疫组织化学图像进行处理，获得最终的蛋白质亚细胞定位结果；其中，提取蛋白质免疫组织化学图像中蛋白质序列的多尺度特征，基于多尺度特征得到不同亚细胞位置的预测概率得分向量，结合多标签分类学习策略对预测概率进行判别，得到最终的蛋白质亚细胞定位结果；其中，训练好的预测模型为使用类别不平衡损失优化训练得到。本发明使用空间分布特征和语义特征进行融合，自动提取了更加全面的多尺度特征，提高了效率；基于类别不平衡损失和多标签学习策略，为不同类别施加权重以及考虑不同亚细胞位置的相关性，提高了预测的精度。