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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利一种基于深度双向神经网络的蛋白质配体结合位点检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：CN114783516B 。

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：202210411341.2，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权一种基于深度双向神经网络的蛋白质配体结合位点检测方法是由李培莹;曹博恒;涂仕奎;徐雷设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度双向神经网络的蛋白质配体结合位点检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度双向神经网络的蛋白质配体结合位点检测方法，包括：提取蛋白质特征信息；将所述蛋白质特征信息，输入引入反馈连接机制的循环的深度双向神经网络，获得最终特征；将所述最终特征输入卷积神经网络执行检测，得到蛋白质配体结合位点的概率分布。本发明通过引入反馈连接机制，将单向的深度卷积神经网络改进为循环的深度双向神经网络，提升了蛋白质配体结合位点检测性能。其中，反馈连接能够对蛋白质3D结构的表示学习进行动态改进。它有助于编码器更多地关注可能的位点，而不是蛋白质本身的复杂结构。而接近预测轮廓的二进制体素级别屏蔽可以去除可能由反馈连接引起的噪声模式，进一步提升检测效果。

本发明授权一种基于深度双向神经网络的蛋白质配体结合位点检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度双向神经网络的蛋白质配体结合位点检测方法，其特征在于，包括：提取蛋白质特征信息；将所述蛋白质特征信息，输入引入反馈连接机制的循环的深度双向神经网络，获得最终特征，包括：编码器路径：使用所述深度双向神经网络的编码器路径进行特征抽取，获取特征；解码器路径：将所述特征输入所述深度双向神经网络的解码器路径，并与所述编码器路径传输来的跳跃连接融合，进行特征的降维；循环所述编码器路径和所述解码器路径的过程，并在所述编码器路径引入上一循环中解码器路径传输来的过滤后的反馈连接并进行融合；将所述最终特征输入卷积神经网络执行检测，得到蛋白质配体结合位点的概率分布；其中：所述反馈连接经过体素级别屏蔽过滤后传递到对应的编码器模块中，包括：预测：将解码器路径最终的输出沿通道维度进行自我复制拼接，进行一次虚拟的蛋白质配体结合位点预测，并将结果以0.5的概率阈值二值化，作为预测结果；过滤：将所述预测结果进行降采样，作为掩码对解码器路径传递到编码器路径的每一条反馈连接进行过滤。

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