在许多重要的生命活动中,蛋白质功能的执行依赖于蛋白质与配体的相互作用,离子作为一种重要的蛋白质结合配体,其结合位点的识别对于蛋白质功能的研究有着重要意义。理论预测的方法识别离子配体结合位点表现出较好的前景,也是理论生物物理学的发展方向。本文基于蛋白质序列信息,通过融合能量特征、物化特征和结构特征对离子配体结合位点进行了识别,主要工作如下:（1）构建了包含NO₂^-、CO₃^2-、SO₄^2-和PO₄^3-的4种酸根离子配体结合残基数据集,通过滑动窗口的方法截取片段,确定了4种酸根离子配体的最佳窗口长分别为:11、13、11、9。选取了小组已经整理好的10种金属离子配体(Zn²⁺、Cu²⁺、Fe²⁺、Fe³⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、Mn²⁺、Na⁺、K⁺、Co²⁺)结合残基的数据集,将4种酸根离子配体和10种金属离子配体的结合残基共同作为本文的研究对象。（2）从蛋白质序列出发,根据生物学背景选取氨基酸、亲疏水、电荷、二级结构和相对溶剂可及性面积信息作为基础特征参数,提取了它们的组分信息;2 L（L为最佳窗口长）维位点保守性信息;20维细化特征参数。将组分信息、2L维位点保守性信息和细化特征分别作为预测特征参数,通过序列最小优化（SMO）算法,在5-交叉检验下对14种离子配体结合位点进行识别,发现细化特征参数下的识别结果最好。（3）由于蛋白质与离子配体结合成复合物时要处于稳定状态,所以根据能量越低越稳定的原理引入氨基酸的拉普拉斯能量作为新的基础特征参数,根据其值的大小分成5类,提取了它的组分信息和2L维位点保守性信息作为预测特征参数。将亲疏水由原来的6分类合并为4分类,并提出信息熵的方法提取其信息。融合氨基酸、拉普拉斯能量、电荷、二级结构和相对溶剂可及性面积的组分信息、2 L维位点保守性信息和亲疏水的熵信息共同作为预测特征参数,采用支持向量机（SVM）算法,在5-交叉检验下对14种离子配体结合位点进行识别,得到了较好的预测结果,为了验证预测模型的稳定性,进行了独立检验,得到了好于前人的结果。此外,将特征参数进行降维,基于较少的特征参数得到了高于前人的独立检验结果。（4）建立了预测识别离子配体结合位点的在线服务器,免费对外开放,为科研工作者提供方便。