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一种基于特征点匹配的蛋白质结构‑密度图拟合方法，属于生物信息学与结构生物学领域，构建蛋白质复合物结构数据集，通过体素化与均匀采样将结构转换为统一分辨率点集，并采用最远点采样构建多分辨率点集以刻画尺度几何；采用深度学习网络在多分辨率下学习结构与密度图的旋转等变与不变特征，在颈部引入基于最近邻逐层扩张的几何自注意力机制增强表征；训练阶段采用由粗到细的特征点匹配策略，结合超点匹配损失、点级匹配损失及对比旋转损失优化；推理阶段采用多尺度和混合采样，并通过平移掩码生成候选位姿，依据结构‑密度图拟合得分对候选位姿筛选与优化，输出最终拟合结果。本发明能够在复杂条件下实现高精度、高效率的结构‑密度图拟合。

本发明属于iPSCs定向分化调控技术领域，具体涉及一种基于深度学习的iPSCs定向分化调控系统及调控方法。本发明在体细胞诱导分化的过程中，实时统计干细胞的凋亡量，以此来确定干细胞的有效分化量，为评估模型的执行提供相应的数据支持，而在体细胞被诱导分化至干细胞需求量之后，会解除对其施加生物力因素，并统计后续其在自然状态下的干细胞有效分化量，避免因生物力因素诱导过程中缩短干细胞凋亡周期而导致标准参数的输出结果出现误差，之后以诱导完成后体细胞的有效分化量为依据确定最优生物力因素，从而使得iPSCs定向分化的调控效果更佳。

本发明涉及可视化图表生成技术领域，具体为基于模型参数的微生物数据可视化图表生成系统及方法。本发明结合PCA降维和加权LSTM建模，提高了微生物培养实验数据的处理效率和预测精度。通过PCA降维，提取培养环境、微生物特性和培养过程的关键特征，减少冗余信息，使模型更具泛化能力；基于加权LSTM模型的预测与实际统计微生物量对比，可视化实验趋势，帮助优化培养条件；实时误差计算与异常检测机制能够动态监测微生物生长情况，精准识别异常时间点，并通过LOF算法深入分析异常实验参数，找出关键异常分量，最终生成可视化图像，直观展示异常来源和影响因素。