生活中存在着各种各样的细菌,其中在革兰氏染色剂作用下变成紫色的细菌称之为革兰氏阳性菌,而被染成红色的称为革兰氏阴性菌。通过齐尼抗酸染色法鉴别呈抗酸性的菌落称为结核分枝杆菌,感染革兰氏阳性菌和结核分枝杆菌会导致各种各样的疾病,因此研究革兰氏阳性菌和结核分枝杆菌蛋白质亚细胞的定位对了解这些疾病的发病原理具有重要的意义。本文利用最新的UniProtKB/Swiss-Prot蛋白质数据库重新建立了相似性不超过25%的革兰氏阳性菌蛋白质亚细胞定位的数据集,将该数据集分为细胞壁、细胞膜、细胞质以及细胞外四个位置预测其亚细胞定位。本文先提取了每类革兰氏阳性菌蛋白质的结构域信息,分析了这些结构域的结构和功能。选取氨基酸单肽组分信息(AAC)、氨基酸二肽组分信息(DC)、亲疏水性二肽组分信息(hpDC)、基因本体注释信息(GO)、平均化学位移(acACS)以及结构域信息(DI)这六种特征信息作为参数,利用支持向量机算法对革兰氏阳性菌蛋白质数据集进行预测。在单特征信息当中氨基酸单肽组分信息预测的结果最好,预测成功率为74.6%,将单特征信息进行融合,发现融合特征的预测结果好于单特征的预测结果,其中氨基酸单肽组分信息、氨基酸二肽组分信息和亲疏水性二肽组分信息融合后的预测结果达到了 86.1%。本文进一步预测了结核分枝杆菌,我们利用UniProtKB/Swiss-Prot数据库重新更新了 2012年Fan和Li构建的结核分枝杆菌数据集,最后得到一个分为四类共435条结核分枝杆菌蛋白质序列的数据集,称之为N435,然后提取了四种特征参数进行预测。在单特征信息预测中基因本体的预测率最高达到了 81.1%,将这几种特征信息进行融合,研究结果显示不同组合的特征参数的融合效果比单特征预测的结果要好,融合特征利用支持向量机算法在Jackknife的检验下最好的预测值为87.6%。