DeepSite是一种基于深度学习的药物靶点预测方法。它通过分析蛋白质的结构和序列信息，预测药物与蛋白质之间的相互作用，从而帮助研究人员快速发现新的药物靶点和药物候选物。DeepSite的原理是基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合。首先，DeepSite使用CNN来提取蛋白质的结构特征，包括原子坐标和残基类型等。然后，RNN被用来学习蛋白质序列的特征，如氨基酸序列和二级结构等。最后，通过将结构特征和序列特征进行融合，DeepSite能够预测药物与蛋白质之间的相互作用。