本发明涉及计算机技术领域,提供了一种alpha跨膜蛋白二级与拓扑结构预测方法及系统,方法包括:构建深度学习模型:从跨膜蛋白数据库中获取大量的a l pha跨膜蛋白序列作为搭建深度学习模型的数据集,并制作二级结构标签和拓扑结构标签;采用独热编码和HHb l its属性作为输入模型的特征进行特征编码,并对独热编码和HHb l its属性的末尾添加列进行补齐,以适应长度一固定长度的滑窗;针对于a l pha跨膜蛋白序列中的每一个残基,经过滑窗之后,得到一张特征图,每个特征图对应包括二级结构标签和拓扑结构标签在内的两个标签;将新的a l pha跨膜蛋白序列输入深度学习模型,执行数据预处理、特征编码和预测输出。具有能够同时预测a l pha跨膜蛋白的二级结构和拓扑结构的优点。