1.一种膜蛋白残基的作用关系的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取已解析蛋白质结构的膜蛋白作为训练集；
提取所述已解析蛋白质结构的膜蛋白中用于区分相互作用的残基对和非相互作用的残基对的非均衡分类的特征；
将所提取的非均衡分类的特征通过smote-boost算法训练预测模型，得到训练后的预测模型；
根据训练后的预测模型，预测未知蛋白质结构的膜蛋白残基的作用关系。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述提取所述已解析蛋白质结构的膜蛋白中用于区分相互作用的残基对和非相互作用的残基对的非均衡分类的特征步骤中，所述非均衡分类的特征包括：位置特异性得分矩阵PSSM特征、残基在α螺旋中相对距离特征、序列间隔特征、残基类型特征、α螺旋个数特征、序列长度特征中的一种或者多种。
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述位置特异性得分矩阵PSSM中的每个残基由一个20维的向量表示，所述位置特异性得分矩阵PSSM特征包括：
以残基对(i,j)中的残基i和残基j分别为中心取一个大小为a的滑动容器，每个残基对得到40a个位置特异性得分矩阵PSSM特征；
以残基对(i,j)的中间位置(i+j)/2为中心取一个大小为b的滑动窗口，获得20*b个位置特异性得分矩阵PSSM特征。
4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，一个残基作用对包括两个氨基酸，所述残基类型特征包括由酸性氨基酸、碱性氨基酸、极性氨基酸、非极性氨基酸中的任意两种所产生的10种组合。
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述相互作用的残基对为位于膜蛋白的α螺旋上的CB-CB原子距离小于8埃的残基对。
6.一种膜蛋白残基的作用关系的预测装置，其特征在于，所述装置包括：
训练集获取单元，用于获取已解析蛋白质结构的膜蛋白作为训练集；
特征提取单元，用于提取所述已解析蛋白质结构的膜蛋白中用于区分相互作用的残基对和非相互作用的残基对的非均衡分类的特征；
训练单元，用于将所提取的非均衡分类的特征通过smote-boost算法训练预测模型，得到训练后的预测模型；
预测单元，用于根据训练后的预测模型，预测未知蛋白质结构的膜蛋白残基的作用关系。
7.根据权利要求6所述装置，其特征在于，所述特征提取单元中，所述非均衡分类的特征包括：位置特异性得分矩阵PSSM特征、残基在α螺旋中相对距离特征、序列间隔特征、残基类型特征、α螺旋个数特征、序列长度特征中的一种或者多种。
8.根据权利要求7所述装置，其特征在于，所述位置特异性得分矩阵PSSM中的每个残基由一个20维的向量表示，所述位置特异性得分矩阵PSSM特征包括：
以残基对(i,j)中的残基i和残基j分别为中心取一个大小为a的滑动容器，每个残基对得到40a个位置特异性得分矩阵PSSM特征；
以残基对(i,j)的中间位置(i+j)/2为中心取一个大小为b的滑动窗口，获得20*b个位置特异性得分矩阵PSSM特征。
9.根据权利要求7所述装置，其特征在于，一个残基作用对包括两个氨基酸，所述残基类型特征包括由酸性氨基酸、碱性氨基酸、极性氨基酸、非极性氨基酸中的任意两种所产生的10种组合。
10.根据权利要求6所述装置，其特征在于，所述相互作用的残基对为位于膜蛋白的α螺旋上的CB-CB原子距离小于8埃的残基对。