1.一种基于接触图与模糊C均值聚类的蛋白质结构域划分方法，其特征在于，所述划分方法包括以下步骤：

1)输入待进行结构域划分的蛋白质序列信息，记作S；

2)使用RaptorX-Contact服务器对蛋白质序列S进行接触图预测，预测出的接触图信息记作 其中L表示蛋白质序列S的残基数目，mi,j∈{0,1}表示S中的第i残基Ri与第j个残基Rj的接触状态：mi,j＝1表示两个残基接触，mi,j＝0表示两个残基不接触；

3)对M中的任意元素mi,j，使用一个2k+1行2k+1列的权重矩阵W：进行如下处理，得到

其中

4)使用步骤3)将M中的所有元素依次进行处理，并使用得到的所有 组成一个新的接触图信息

5)使用 中第i列的所有元素组成蛋白质序列S中的第i个残基Ri的特征向量，记作

6)使用模糊C均值聚类算法，将所有xi聚类成N个簇，分别记作C1,C2,…,CN；

7)对于任意一个簇Cn，n＝1,2,…,N，中的任意一个元素 进行如下操作：若 或也在Cn中，则 保留；否则将 从Cn中移除，并放入集合 中；

8)对 中的任意一个元素 进行如下操作：若 或 在Cn,n＝1,2,…,N，中，则将放入Cn中；

9)对于任意一个簇Cn，n＝1,2,…,N，进行如下操作：将Cn中的每个元素 对应的残基放入集合Dn中；

10)根据残基在蛋白质中的位置信息对每个集合Dn，n＝1,2,…,N，中的所有残基进行排序；排序后的每个集合Dn，n＝1,2,…,N，表示输入蛋白质中对应的一个结构域；

11)使用I-TASSER服务器分别对划分出的每个结构域进行结构预测。