蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）对于几乎所有细胞过程都至关重要，包括代谢循环，DNA转录和复制以及信号级联。 不幸的是，用于识别PPI的实验方法既耗时又昂贵。 因此，开发用于预测PPI的计算方法很重要。 在本工作中，我们提出一种仅使用蛋白质序列信息进行PPI预测的方法。 该方法是基于学习算法-极限学习机（ELM）与本地蛋白质序列描述符的新颖表示法相结合而开发的。 局部描述符解释了蛋白质序列连续和不连续区域中残基之间的相互作用，因此该方法使我们能够从蛋白质序列中提取更多的PPI信息。 ELM是一种