蛋白质分子间稳定的互作用促成蛋白质复合体的结构形成,进而决定该蛋白质在人体生命活动中所行使的功能。G蛋白偶联受体（G Protein-Coupled Receptor,GPCR）是当前新药研发中最有针对性的蛋白质家族之一,此类蛋白质主要承担着细胞内和外部环境间的信号传递,是一种十分关键的信号分子受体,它们参与了众多复杂的生理功能活动。这其中GPCR残基间的互作用对其稳定的三级结构形成具有强烈的约束作用,而进一步三级结构由决定GPCR所形式的功能。因此,对GPCR残基互作用的精准预测,是至关重要的。GPCR的接触图之中蕴含了丰富的结构信息,但GPCR由于其三维结构复杂,有7段跨膜螺旋构成,所以目前结构完全被解析的GPCR数据十分有限。因此,本文尝试将在小样本领域表现优异的迁移学习方法与近年来火热的深度学习技术相结合,利用计算的方式构建GPCR残基互作用预测模型,本研究的主要工作如下:（1）本文中建立了GPCR数据集,数据来自于PDB数据库和SCOPe蛋白质结构分析数据库。同时,本文设计了一款GPCR接触标签自动标注工具,针对GPCR数据集快速完成数据标注,提升数据预处理速度,并且已经开源。（2）本文提出了一种基于JS散度初始化权重策略的XGTr Ada Boost迁移学习算法,以JS散度来初始化数据的权重,使得数据权重的分布更加符合真实情况。通过多轮的数据权重、分类器权重的迭代适配,实现了从以GPCR为目标域,膜蛋白为源域的迁移任务。（3）本文构建一个基于领域自适应DDC的深度迁移学习方法的计算框架,通过将域自适应的特征与深度学习的方法相结合,借助迁移学习在小样本学习上的优势加以深度学习对深层特征的抽象学习能力,采用多特征多网络模型融合的方式,实现对GPCR残基互作用的精准预测。