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蛋白质是细胞中的主要功能分子,是生命的物质基础,蛋白质的功能是通过蛋白质之间相互作用而发挥的,而蛋白质相互作用界面上只有很少数的被称之为"能量热点"的残基对相互作用贡献了大部分的结合自由能,如何识别这些能量热点是目前生物信息学领域比较热门的研究问题。其中基于机器学习的蛋白质能量热点识别中,特征选择方法的使用对识别模型的性能影响非常大。该文中,笔者通过对蛋白质能量热点识别中的特征选择方法的研究现状进行全面的分析,指出还存在的一些问题及以后改进的思路和方向,为蛋白质能量热点预测准确率的提高奠定基础。