CSS-Palm是一种用于预测蛋白质棕榈酰化位点的计算方法。它采用聚类和评分策略（ClusteringandScoringStrategy，CSS）来提高预测准确性。该方法通过整合序列特征、进化信息和结构特性，利用机器学习算法对潜在的棕榈酰化位点进行预测。CSS-Palm能够帮助研究人员识别蛋白质中可能发生棕榈酰化修饰的半胱氨酸残基，为研究蛋白质翻译后修饰及其功能影响提供重要工具。该工具在预测性能上表现出较高的灵敏度和特异性，适用于大规模蛋白质组学数据分析。