蛋白质与DNA的结合过程对于生物体内基因表达及调控至关重要，准确预测蛋白质上的DNA结合位点对于理解生命活动具有重要意义。构建一种基于SE-Connection Pyramid Network(SECP-Net)网络的蛋白质-DNA结合位点预测模型。该模型结合了金字塔结构及Squeeze-and-Excitation模块，能够有效提取多尺度特征并动态调整特征通道的权重。通过对PDNA-62和PDNA-224数据集的实验验证，结果表明，SECP模型在多个评价指标上均优于传统模型，展现出其在蛋白质-DNA结合位点预测中的良好性能。
