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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京玻色量子科技有限公司申請(qǐng)的專利基于光量子計(jì)算機(jī)的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)和裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119601075B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411641504.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B15/20；該發(fā)明授權(quán)基于光量子計(jì)算機(jī)的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)和裝置是由馬寅;文凱;陳少波;曹崇育;朱洪東;劉若辰;巨江偉;陳亮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于光量子計(jì)算機(jī)的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)和裝置在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于光量子計(jì)算機(jī)的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)和裝置，所述方法包括：1基于需要預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)的靶序列比對(duì)得到靶序列的多序列比對(duì)MSA矩陣；2將得到的多序列比對(duì)MSA矩陣編碼為{0,1}矩陣；3將蛋白質(zhì)的氨基酸互作轉(zhuǎn)換為{0，1}狀態(tài)結(jié)點(diǎn)的無(wú)向圖模型并采用玻爾茲曼機(jī)訓(xùn)練機(jī)制使用光量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得所述無(wú)向圖模型中結(jié)點(diǎn)之間連邊的權(quán)重系數(shù)；4基于權(quán)重系數(shù)得到蛋白質(zhì)的不同氨基酸之間的互作系數(shù)。其提高了蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的計(jì)算效率和求解結(jié)果，解決了現(xiàn)有技術(shù)對(duì)于復(fù)雜調(diào)度問題難以計(jì)算以及無(wú)法得到精確解的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于光量子計(jì)算機(jī)的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于光量子計(jì)算機(jī)的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 1基于需要預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)的靶序列比對(duì)得到靶序列的多序列比對(duì)MSA矩陣； 2將得到的多序列比對(duì)MSA矩陣編碼為{0,1}矩陣； 3將蛋白質(zhì)的氨基酸互作轉(zhuǎn)換為{0,1}狀態(tài)結(jié)點(diǎn)的無(wú)向圖模型并采用玻爾茲曼機(jī)訓(xùn)練機(jī)制使用光量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得所述無(wú)向圖模型中結(jié)點(diǎn)之間連邊的權(quán)重系數(shù)；其中，在將蛋白質(zhì)的氨基酸互作轉(zhuǎn)換為{0,1}狀態(tài)結(jié)點(diǎn)的無(wú)向圖模型時(shí)，首先，將需要預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)的蛋白序列的氨基酸作為頂點(diǎn)，將氨基酸間的互作關(guān)系作為邊建立一個(gè)全連接的無(wú)向圖；然后，由于每個(gè)氨基酸為一個(gè)21維的one-hot向量，從而將每個(gè)氨基酸轉(zhuǎn)換為21個(gè){0,1}狀態(tài)結(jié)點(diǎn)，將任意兩個(gè){0,1}狀態(tài)結(jié)點(diǎn)之間的連線作為邊建立所述{0,1}狀態(tài)結(jié)點(diǎn)的無(wú)向圖模型，其中，所述{0,1}狀態(tài)結(jié)點(diǎn)的無(wú)向圖模型中的每個(gè)狀態(tài)結(jié)點(diǎn)的狀態(tài)為0或者1、權(quán)重為hi，任意兩個(gè)狀態(tài)結(jié)點(diǎn)之間的連邊的權(quán)重系數(shù)為Jij；采用玻爾茲曼機(jī)訓(xùn)練機(jī)制使用光量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得所述無(wú)向圖模型中結(jié)點(diǎn)之間連邊的權(quán)重系數(shù)時(shí)，訓(xùn)練的損失函數(shù)C為： 式中，Dkl表示KL散度，Nθ表示負(fù)對(duì)數(shù)條件似然，NDS表示所述無(wú)向圖模型中的{0,1}狀態(tài)結(jié)點(diǎn)的數(shù)量，α為系數(shù)且α∈[0,1]； 4基于所述無(wú)向圖模型中結(jié)點(diǎn)之間連邊的權(quán)重系數(shù)得到蛋白質(zhì)的不同氨基酸之間的互作系數(shù)，其具體包括： 41基于所述無(wú)向圖模型中結(jié)點(diǎn)之間連邊的權(quán)重系數(shù)Jij，建立權(quán)重系數(shù)矩陣J； 42從所述權(quán)重系數(shù)矩陣J中提取子矩陣J′＝[i*21:i*21+21,j*21:j*21+21]，該子矩陣表示第i個(gè)氨基酸對(duì)應(yīng)的21*21個(gè){0,1}狀態(tài)結(jié)點(diǎn)和第j個(gè)氨基酸對(duì)應(yīng)的21*21個(gè){0,1}狀態(tài)結(jié)點(diǎn)之間的耦合信息； 43對(duì)所述子矩陣按如下方式進(jìn)行均值中心化，以得到均值中心化的矩陣J″： J″＝J′-μ0-μ1+μ 式中，μ0是列均值，μ1是行均值，μ是子矩陣的整體均值； 44通過(guò)得到的所述均值中心化的矩陣J″計(jì)算得到第i個(gè)氨基酸和第j個(gè)氨基酸之間的互作系數(shù)Sij： Sij＝||J″||2。

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