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龙图腾网恭喜北京深势科技有限公司申请的专利一种蛋白质自由能变预测模型的处理方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116844633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310841986.4，技术领域涉及：G16B15/20；该发明授权一种蛋白质自由能变预测模型的处理方法和装置是由温翰;郭律均;陈陟原;王沁蕊;张林峰;孙伟杰设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种蛋白质自由能变预测模型的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种蛋白质自由能变预测模型的处理方法和装置，所述方法包括：构建自由能变预测模型；构建第一、第二数据集；基于第一数据集对蛋白质结构特征识别模块进行预训练；预训练结束则在固化蛋白质结构特征识别模块模型参数的前提下基于第二数据集对自由能变预测模型进行训练；模型训练结束后接收模型选型标识、模型应用模式和模型应用数据；并根据模型选型标识对自由能变预测模型进行模型参数配置；模型应用模式为第一模式则进行单序列自由能变预测和稳定性等级评估；模型应用模式为第二模式则进行多序列自由能变预测、稳定性等级评估和多序列稳定性排序。通过本发明可提高自由能变的预测准确度。

本发明授权一种蛋白质自由能变预测模型的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质自由能变预测模型的处理方法，其特征在于，所述方法包括：构建自由能变预测模型；所述自由能变预测模型用于根据输入的原始、突变蛋白质序列进行蛋白质自由能变预测；所述自由能变预测模型包括蛋白质结构特征识别模块、特征拼接模块和自由能变预测模块；构建预训练数据集和预测训练数据集作为对应的第一、第二数据集；并基于所述第一数据集对所述蛋白质结构特征识别模块进行预训练；所述预训练结束，则在固化所述蛋白质结构特征识别模块的模型参数的前提下基于所述第二数据集对所述自由能变预测模型进行模型训练；在模型训练结束后，接收用户输入的模型选型标识、模型应用模式和对应的模型应用数据；并根据所述模型选型标识对所述自由能变预测模型进行模型参数配置；并对所述模型应用模式进行识别；若所述模型应用模式为第一模式，则根据所述模型应用数据和所述自由能变预测模型进行单序列自由能变预测并根据预测结果进行稳定性等级评估；若所述模型应用模式为第二模式，则根据所述模型应用数据和所述自由能变预测模型进行多序列自由能变预测并根据预测结果进行稳定性等级评估并根据评估结果进行多序列稳定性排序；所述模型应用模式包括第一、第二模式；所述模型应用模式为第一模式时，对应的所述模型应用数据包括第一原始蛋白质序列和第一突变蛋白质序列；所述模型应用模式为第二模式时，对应的所述模型应用数据包括第二原始蛋白质序列和多个第二突变蛋白质序列；其中，所述单序列自由能变预测，具体为：将所述模型应用数据的所述第一原始蛋白质序列和所述第一突变蛋白质序列输入所述自由能变预测模型进行蛋白质自由能变预测得到对应的第一预测自由能变数据；所述多序列自由能变预测，具体为：由所述模型应用数据的各个所述第二突变蛋白质序列和所述第二原始蛋白质序列组成一组对应的蛋白质序列对；并将各个所述蛋白质序列对的所述第二原始蛋白质序列和所述第二突变蛋白质序列输入所述自由能变预测模型进行蛋白质自由能变预测得到对应的第二预测自由能变数据。

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