发明专利已授权

基于AlphaFold预测非天然环肽单体及其复合物三维结构的深度学习算法

📄 申请号：CN202411846472.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-12-16

公开号

CN119763725A

公开日

2025-04-04

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16C20_70

IPC 分类号

G16C20_70 , G16C20_50 , G06N3_0499 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习算法深度学习算法蛋白质结构预测多肽设计

应用场景

药物研发, 多肽药物设计, 蛋白质工程, 结构生物学, 生物信息学

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摘要

本发明公开了一种基于AlphaFold预测非天然环肽单体及其复合物三维结构的深度学习算法，具体步骤包括：获取非天然线肽数据集；划分训练集、验证集和测试集；在AlphaFold中，添加用于捕获多肽原子尺度表征的神经网络；将得到的原子尺度表征池化后与AlphaFold原有的残基尺度表征相结合；通过定义非天然氨基酸的刚性组和初始化其原子坐标实现对非天然氨基酸结构的预测；利用非天然线肽训练集和验证集对改造过的AlphaFold进行训练；使用训练好的模型在非天然线肽测试集上进行测试；获取非天然环肽测试数据集；修改模型中的相对位置编码矩阵；使用修改后的模型在非天然环肽测试集上进行测试。与之前的结构预测模型相比，本发明能够对非天然环肽单体及其复合物结构进行准确预测。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于情感倾向的可解释推荐方法

当前第 / 件

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