1.一种生物试剂功能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：对生物试剂公开数据库进行生物分子信息采集，以得到生物试剂生物分子信息集，其中生物试剂生物分子信息集包括生物试剂蛋白质序列数据、生物试剂分子结构域数据以及生物试剂分子功能域数据；其中，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：对生物试剂公开数据库进行生物试剂原始数据初步筛选，得到生物试剂原始生物信息集合；

步骤S12：对生物试剂原始生物信息集合进行蛋白质序列提取处理，得到生物试剂蛋白质序列数据，其中包括每个生物试剂对应的氨基酸分子序列以及基因分子序列；

步骤S13：对生物试剂蛋白质序列数据内对应的氨基酸分子序列以及基因分子序列进行分子结构域识别与标定提取处理，得到生物试剂分子结构域数据，其中包括每个生物试剂对应的二级结构域序列片段以及三级结构域序列片段；其中，步骤S13包括以下步骤：步骤S131：对生物试剂蛋白质序列数据内对应的氨基酸分子序列以及基因分子序列进行分子结构域识别预判，以得到生物试剂氨基酸分子结构域区域序列以及生物试剂基因分子结构域区域序列；

步骤S132：通过生物试剂氨基酸分子结构域区域序列获取对应的氨基酸分子结构位点以及氨基酸分子交互作用力，并基于氨基酸分子结构位点以及氨基酸分子交互作用力对相对应的生物试剂氨基酸分子结构域区域序列进行序列结构疏水性评估分析，得到生物试剂氨基酸分子结构疏水性评分；

步骤S133：对生物试剂氨基酸分子结构域区域序列进行分子结构功能电荷分析，得到生物试剂氨基酸分子结构功能电荷特性，其中包括氨基酸分子结构电荷分布量、氨基酸分子结构功能电荷耦合度以及氨基酸分子结构电荷密度；

步骤S134：基于生物试剂氨基酸分子结构疏水性评分以及生物试剂氨基酸分子结构功能电荷特性利用蛋白质二级结构度量计算公式对相对应的生物试剂氨基酸分子结构域区域序列进行结构域度量计算，以得到氨基酸分子区域序列二级结构度；基于氨基酸分子区域序列二级结构度对相对应的生物试剂氨基酸分子结构域区域序列进行二级结构标定处理，得到生物试剂对应的二级结构域序列片段；

步骤S135：对生物试剂基因分子结构域区域序列进行分子三级结构推演分析，得到生物试剂对应的三级结构域序列片段；其中，步骤S135包括以下步骤：对生物试剂基因分子结构域区域序列进行基因分子动力学模拟分析，生成生物试剂基因分子动力学模拟过程；

对生物试剂基因分子动力学模拟过程进行基因分子折叠路径推演，以生成生物试剂基因分子折叠推演路径图；

基于生物试剂基因分子折叠推演路径图对相对应的生物试剂基因分子结构域区域序列进行结构域折叠能量分布分析，得到生物试剂基因分子结构域折叠能量分布图；

通过生物试剂基因分子结构域折叠能量分布图获取对应的基因分子折叠能量稳定性评分以及基因分子折叠能量分布梯度，并基于基因分子折叠能量稳定性评分以及基因分子折叠能量分布梯度利用蛋白质三级结构匹配计算公式对相对应的生物试剂基因分子结构域区域序列进行匹配计算，以得到基因分子区域序列三级结构匹配度；

其中，蛋白质三级结构匹配计算公式具体为：

；

式中， 为基因分子区域序列三级结构匹配度， 为基因分子折叠空间范围，为基因分子折叠空间坐标， 为在基因分子折叠空间坐标 处的折叠能量哈密顿量，为基因分子折叠能量调整系数，为梯度符号， 为在基因分子折叠空间坐标 处的基因分子折叠能量稳定性评分，为基因分子折叠能量稳定影响参数， 为基因分子折叠能量分布梯度，为折叠能量分布梯度影响系数，为基因分子区域序列三级结构匹配度的修正系数；

基于基因分子区域序列三级结构匹配度对相对应的生物试剂基因分子结构域区域序列进行三级结构标定处理，得到生物试剂对应的三级结构域序列片段；

步骤S14：对生物试剂分子结构域数据进行分子功能域注释解析处理，得到生物试剂分子功能域数据，其中包括每个生物试剂对应的酶催化活性、结合亲和力以及物质转运降解功能域片段；

步骤S15：将生物试剂蛋白质序列数据、生物试剂分子结构域数据以及生物试剂分子功能域数据进行数据整合，以得到生物试剂生物分子信息集；

步骤S2：对生物试剂蛋白质序列数据进行序列比对分析，以得到生物试剂蛋白质序列比对特征；对生物试剂分子结构域数据进行蛋白质结构特征预测分析，以生成生物试剂分子结构域特征；根据生物试剂分子功能域数据进行特定分子功能特征提取，得到生物试剂特定分子功能域特征；

步骤S3：构建生物试剂功能预测网络框架，并将生物试剂蛋白质序列比对特征、生物试剂分子结构域特征以及生物试剂特定分子功能域特征输入至生物试剂功能预测网络框架进行功能预测模型训练构建，以生成生物试剂功能预测模型；获取待预测生物试剂分子特征，并将待预测生物试剂分子特征输入至生物试剂功能预测模型进行目标功能预测，以得到目标生物试剂功能预测结果；

步骤S4：根据目标生物试剂功能预测结果对相对应的待预测生物试剂进行功能验证优化，以生成目标生物试剂功能优化结果。

2.根据权利要求1所述的生物试剂功能预测方法，其特征在于，步骤S11中的生物试剂原始生物信息集合包括酶、抗体以及微生物类型对应的生物试剂原始信息数据。

3.根据权利要求1所述的生物试剂功能预测方法，其特征在于，步骤S134中的蛋白质二级结构度量计算公式具体为：；

式中， 为氨基酸分子区域序列二级结构度，为氨基酸分子结构域序列总长度，为结构域空间位置参数， 为氨基酸分子区域序列在空间位置 的生物试剂氨基酸分子结构疏水性评分， 为与氨基酸相关的疏水性权重因子， 为氨基酸分子区域序列在空间位置 的生物试剂氨基酸分子结构功能电荷分布， 为氨基酸分子区域序列在空间位置的氨基酸分子结构功能电荷耦合度， 为氨基酸分子区域序列在空间位置 的氨基酸分子结构电荷密度， 为与氨基酸相关的电荷特性权重因子， 为氨基酸分子区域序列在空间位置 的氨基酸分子结构功能团特性参数， 为与氨基酸相关的功能团特性权重因子，为氨基酸分子区域序列二级结构度的修正系数。

4.根据权利要求1所述的生物试剂功能预测方法，其特征在于，步骤S15包括以下步骤：

步骤S151：对生物试剂分子结构域数据内对应的二级结构域序列片段进行功能域划分，以得到生物试剂分子二级结构功能域类型分段，其中包括生物试剂分子酶功能域片段以及生物试剂分子结合功能域片段；

步骤S152：获取已知催化酶反应机制以及酶底物特性，并基于已知催化酶反应机制以及酶底物特性对生物试剂分子酶功能域片段进行催化潜力预测分析，生成生物试剂分子催化潜力评分；基于生物试剂分子催化潜力评分对相对应的生物试剂分子酶功能域片段进行酶催化活性注释处理，得到每个生物试剂对应的酶催化活性功能域片段；

步骤S153：通过模拟不同环境因素约束条件，并基于不同环境因素约束条件对生物试剂分子结合功能域片段进行结合亲和力动态注释处理，得到每个生物试剂对应的结合亲和力功能域片段；

步骤S154：对生物试剂分子结构域数据内对应的三级结构域序列片段进行跨膜转运能力预测分析，得到生物试剂分子结构跨膜转运能力预测值；

步骤S155：基于生物试剂分子结构跨膜转运能力预测值对相对应的三级结构域序列片段进行物质转运降解注释处理，得到每个生物试剂对应的物质转运降解功能域片段。

5.根据权利要求1所述的生物试剂功能预测方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：对生物试剂蛋白质序列数据内的每一个蛋白质序列进行序列间比对分析，得到生物试剂蛋白质序列间比对矩阵，其中包括各个蛋白质序列之间的比对得分、匹配长度以及间隙区域；

步骤S22：基于生物试剂蛋白质序列间比对矩阵对生物试剂蛋白质序列数据内相对应的蛋白质序列进行序列差异化统计分析，以得到生物试剂蛋白质序列比对特征，其中包括蛋白质序列之间对应的氨基酸残基替代、插入以及缺失差异性特征；

步骤S23：对生物试剂分子结构域数据进行蛋白质结构特征预测分析，以生成生物试剂分子结构域特征，其中包括分子结构域稳定性、分子结构域疏水相互作用力以及分子结构域结合能量特征；

步骤S24：根据生物试剂分子功能域数据进行特定分子功能特征提取，得到生物试剂特定分子功能域特征，其中包括生物试剂酶活性水平、生物试剂结合亲和力以及生物试剂物质转运降解能力特征。

6.根据权利要求1所述的生物试剂功能预测方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：通过卷积神经网络CNN、递归神经网络RNN以及Transformer神经网络连接构建生物试剂功能预测网络框架；

步骤S32：将生物试剂蛋白质序列比对特征、生物试剂分子结构域特征以及生物试剂特定分子功能域特征输入至生物试剂功能预测网络框架进行功能预测模型训练构建，同时考虑生物试剂对应的活性、结构稳定性以及特异性功能预测目标，以生成生物试剂功能预测模型；

步骤S33：获取待预测生物试剂分子特征，其中包括待预测生物试剂对应的蛋白质序列比对特征、分子结构域特征以及分子功能域特征；

步骤S34：将待预测生物试剂分子特征输入至生物试剂功能预测模型进行目标功能预测，以得到目标生物试剂功能预测结果。

7.一种生物试剂功能预测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的生物试剂功能预测方法，该生物试剂功能预测系统包括：生物试剂分子信息采集模块，用于对生物试剂公开数据库进行生物分子信息采集，以得到生物试剂生物分子信息集，其中生物试剂生物分子信息集包括生物试剂蛋白质序列数据、生物试剂分子结构域数据以及生物试剂分子功能域数据；

生物试剂分子特征分析模块，用于对生物试剂蛋白质序列数据进行序列比对分析，以得到生物试剂蛋白质序列比对特征；对生物试剂分子结构域数据进行蛋白质结构特征预测分析，以生成生物试剂分子结构域特征；根据生物试剂分子功能域数据进行特定分子功能特征提取，从而得到生物试剂特定分子功能域特征；

生物试剂目标功能预测模块，用于构建生物试剂功能预测网络框架，并将生物试剂蛋白质序列比对特征、生物试剂分子结构域特征以及生物试剂特定分子功能域特征输入至生物试剂功能预测网络框架进行功能预测模型训练构建，以生成生物试剂功能预测模型；获取待预测生物试剂分子特征，并将待预测生物试剂分子特征输入至生物试剂功能预测模型进行目标功能预测，以得到目标生物试剂功能预测结果；

生物试剂功能验证优化模块，用于根据目标生物试剂功能预测结果对相对应的待预测生物试剂进行功能验证优化，以生成目标生物试剂功能优化结果。