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龙图腾网恭喜上海天鹜科技有限公司申请的专利基于蛋白质工程的集成序列与结构特征的深度学习系统及预测方法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：CN115954050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211209310.5，技术领域涉及：G16B20/50；该发明授权基于蛋白质工程的集成序列与结构特征的深度学习系统及预测方法是由洪亮;谈攀;李明辰设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于蛋白质工程的集成序列与结构特征的深度学习系统及预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于蛋白质工程的集成序列与结构特征的深度学习系统及预测方法，本发明先建立了整合序列和结构信息来预测蛋白质突变效果的深度学习模型。然后结合特定的数据增强策略，以减少深度学习模型对实验样本量的依赖程度。具体是大量来自无监督模型的低质量预测结果会首先被用来对深度学习模型进行预训练，之后对于有实验结果的则用有限数量的高品质实验结果会被用来对模型进行微调。实验表明当后续微调的实验数据量小于40或没有任何实验数据时，仅经过预训练得到的深度学习模型可以在预测高阶突变效果的任务上取得非常高的精度。

本发明授权基于蛋白质工程的集成序列与结构特征的深度学习系统及预测方法在权利要求书中公布了：1.基于蛋白质工程的集成序列与结构特征的深度学习系统，其特征在于：包括局域编码器、全局编码器、结构编码器、注意力层、输出层；所述局域编码器的输入为突变序列，局域编码器使用多重序列对比方法对突变序列编码输出编码了同族蛋白进化信息的张量I，张量I的尺寸为L×256；所述全局编码器的输入为突变序列，全局编码器使用蛋白质语言模型对突变序列进行编码输出编码了包含蛋白质共性生化特征和进化信息的张量II；张量II的尺寸为L×256；所述结构编码器的输入为突变序列和野生型结构，结构编码器使用开源的无监督模型对突变序列折叠成野生型结构的概率评估，输出包含蛋白质结构信息的张量III，张量III为长度为L的一维输出向量；所述注意力层的输入为代表蛋白质序列信息的张量IV，张量IV是张量I和张量II层归一化后拼合而成，张量IV的尺寸为L×512；在注意力层中，张量IV在注意力机制下会得到序列注意力权重；张量III在注意力机制下会得到结构注意力权重；将序列注意力权重和结构注意力权重的平均值作为联合注意力权重；注意力层根据联合注意力权重和张量IV输出聚合向量，聚合向量的尺寸为1×512；所述输出层的输入为聚合向量和无监督模型的打分；在输出层中，先对聚合向量采用ReLU函数处理，得到隐含向量；根据隐含向量和无监督模型的打分使用Sigmoid函数计算动态权重，该动态权重表示在多大程度上信任无监督模型的打分；使用线性层计算隐含向量的突变效果打分；最后，将动态权重×突变效果打分+1-动态权重×无监督模型的打分作为输出层的输出。

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