本發(fā)明提供一種基于兩層SVM學(xué)習(xí)機(jī)制的蛋白質(zhì)結(jié)晶預(yù)測方法。首先，利用PSI-BLAST從蛋白質(zhì)序列信息中獲取蛋白質(zhì)的進(jìn)化信息；再從序列信息、蛋白質(zhì)進(jìn)化信息、氨基酸物理化學(xué)屬性等信息中抽取AAC、DiAAC、TriAAC、PseAAC、PsePSSM五種視角特征；然后，使用五種視角特征訓(xùn)練一個(gè)兩層SVM預(yù)測模型(2L-SVM)；然后，再使用2L-SVM模型進(jìn)行預(yù)測：(1)將得到的五種視角特征分別輸入到2L-SVM中所對應(yīng)的第一層模型中，將得到五個(gè)概率輸出輸入2L-SVM的第二層預(yù)測模型中得到預(yù)測概率；最后，使用閾值分割技術(shù)得到最終決策。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于：使用五種不同視角的特征，增加有效鑒別信息，提升模型的預(yù)測能力；而且使用2L-SVM預(yù)測模型，有效的避免不同視角之間相互干擾導(dǎo)致的信息丟失，提高模型的預(yù)測精度。