发明专利 已授权

一种基于深度对比学习的酶功能预测方法

📄 申请号:CN202311131004.9 📄 发布日:2026/08/03

著录项目信息

申请日
2023-09-04
公开号
CN116844646A
公开日
2023-10-03
申请人
鲁东大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

酶功能注释, 生物医药研发, 代谢工程, 酶工程, 基因功能研究

摘要

本发明属于生物信息学领域,涉及一种基于深度对比学习的酶功能预测方法,其中包括深度学习、对比学习、卷积神经网络等技术。首先,使用蛋白质语言预训练模型ESM‑2对蛋白质序列进行预处理,并计算预处理后各类酶的聚类中心之间的欧氏距离,存储为成对距离矩阵;其次,将预处理后的样本作为输入,训练基于对比学习构建的并行卷积神经网络,并在训练过程中更新成对距离矩阵,保存训练好的模型;最后,对需要预测的蛋白质序列进行预处理,将其输入训练好的模型得到预测向量,计算预测向量与各类酶的聚类中心的距离,选取距离较近的类的标签作为预测结果。本发明提出的方法有效提高了酶功能预测的正确率。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN116844646A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20241025
?? 专利权的转移 :
20231124
✅ 授权
20231024
?? 实质审查的生效 :
20231003
📄 公开

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G16B40_00 G16B40_20 G16B40_30 覆盖3个领域
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:16 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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