发明专利 已授权

一种基于特征工程与集成学习的蛋白质盐敏感性预测方法

📄 申请号:CN202511603878.9 📄 发布日:2026/09/30

著录项目信息

申请日
2025-11-05
公开号
CN121075496B
公开日
2026-03-27
申请人
鲁东大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

生物医药, 蛋白质工程, 生物制药, 药物研发, 生物制造

摘要

本发明属于生物信息学领域,涉及一种基于特征工程与集成学习的蛋白质盐敏感性预测方法。首先,通过输入已知盐浓度低、中、高类别的蛋白质序列数据并进行数据清洗与长度标准化,系统自动提取净电荷密度、电荷不对称性等十个关键物理化学特征;其次,使用随机森林、梯度提升树和支持向量机构建多模型学习框架,基于各模型在验证集上的准确率动态分配集成权重,采用加权投票机制融合生成最终分类结果;最后,对集成模型进行量化评估并保存,进而对新的蛋白质序列进行预测,输出预测类别、置信度及特征重要性分析。本发明实现了对蛋白质盐敏感性的高精度、可解释预测,为液液相分离研究和药物递送系统提供条件优化支持。

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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

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:5 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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