中國科學院天津工業生物技術研究所廖小平獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國科學院天津工業生物技術研究所申請的專利基于深度學習的同源寡聚體亞基數量預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118335182B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410037949.2，技術領域涉及：G16B15/00；該發明授權基于深度學習的同源寡聚體亞基數量預測方法是由廖小平;毛志濤;馬紅武;史振坤;袁倩倩;鄧芮;吳柯設計研發完成，并于2024-01-10向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于深度學習的同源寡聚體亞基數量預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于深度學習的同源寡聚體亞基數量預測方法，屬于蛋白質功能預測技術領域，基于從UniProt數據庫中收集的單體蛋白質和寡聚體蛋白質的序列及其相應的亞基數量，基于深度學習技術，開發構建的DeepSub模型，實現預測蛋白質的亞基數量。通過對ComplexPortal數據進行一對一嚴格比對驗證，DeepSub模型表現出很高的準確性，此外，DeepSub模型在輔助AlphaFold2方法準確預測蛋白質實際結構方面顯示出較高的價值。
本發明授權基于深度學習的同源寡聚體亞基數量預測方法在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的同源寡聚體亞基數量預測方法，其特征在于：包括以下步驟： S1、從已知數據庫中收集提取蛋白質序列和亞基數量，創建一個數據集； S2、基于遞歸神經網絡RNN開發了DeepSub模型，并通過創建的數據集進行模型訓練； S3、將待預測的同源寡聚體輸入到訓練好的模型中，得到其亞基數量的預測結果； 所述步驟S2中DeepSub模型的構建包括以下步驟： S21、首先，通過基于序列的深度表示學習的統一有理蛋白質工程UniRep，獲取了蛋白質序列的語義表示； S22、隨后，利用基于雙向門控循環單元Bi-directionalGRU和注意力層的體系結構學習與下游亞基預測任務相關的生物問題； S23、最后，來自注意力層的輸出連接到具有與類別數相對應的Softmax激活函數的全連接輸出層，得到每個類別的概率。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院天津工業生物技術研究所，其通訊地址為：300308 天津市濱海新區空港經濟區西七道32號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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