空腔是蛋白质分子的重要组成部分,它对蛋白质功能调控有极为重要的影响。蛋白质上存在多个空腔,其中活性位点所在空腔是发挥蛋白质调控功能的关键结构。然而,空腔随着蛋白质结构不停地运动变化,对领域专家观察理解造成了困难,因此借助可视化技术理解空腔成为生物信息领域的研究热点之一。通过对口袋（空腔的一种特殊情况）的别构运动进行干预,也能达到调控蛋白质功能的目的。但通过生物实验进行别构识别的方法耗时且昂贵,所以借助机器学习技术进行别构口袋识别的方法应运而生。本文针对空腔动态可视分析和别构口袋预测这两项技术展开研究。首先,针对空腔动态可视分析任务中缺少对非空腔内壁氨基酸研究的问题,本文提出一种新的可视分析方案对蛋白质分子空腔及所有氨基酸进行交互式探索分析。该方法使用简振模式分析提供的动力学信息设计可视化方案,以表征空腔和氨基酸动力学特性,方便用户从直接和间接的角度分析空腔的动力学特性。用户通过对可视分析系统的交互式探索获得氨基酸和空腔的运动相关性,为别构口袋识别提供新的视角。其次,为了提高别构口袋预测能力,本文提出一种新的别构口袋预测方法,由极端梯度增强和构象微扰组成。该模型在蛋白质表面进行口袋检测并提取口袋特征,使用基于XGBoost方法构建分类模型。再使用基于探针微扰的别构口袋识别方法,考察探针分子对蛋白动力学变化的影响发现别构口袋。最后综合这两个模型构建解释性和准确性更好的方法。最后,将可视分析系统及别构口袋预测方法应用于生物领域案例和公开数据集上进行分析,验证本文所提出方法的有效性和实用性。