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蛋白质相互作用位点的预测是当前生物信息学的一个研究热点.针对蛋白质序列中对界面残基有影响的各种因素,提出将蛋白质的进化信息和保守性作为特征函数,此类信息体现了蛋白质序列中氨基酸之间短程和长程相互作用的影响.采用最大熵模型作为蛋白质作用位点识别的分类器,将多源信息融合成一个概率模型.实验结果表明该方法与其他传统机器学习方法相比,在特异度和精度上分别提高了2%～8%、3%～11%,且获得了较高的相关系数.