跨膜蛋白的拓扑结构预测是生物信息学和分子生物学研究的热点。 这是一个典型的模式识别问题。 由于实验技术受到许多严格条件的限制，因此开发了各种预测算法来预测跨膜蛋白拓扑。 通常，这些单独的预测算法取决于各种原理，例如疏水性或残基电荷。 本文提出了一种基于证据推理的跨膜蛋白证据拓扑预测方法，称为TOPPER（基于证据推理的跨膜蛋白拓扑预测）。 在所提出的方法中，可以根据混淆矩阵将多个单独的预测算法的预测结果转换为BPA（基本概率分配）。 然后，可以基于Dempster的组合规则对每个单独的预测进行组