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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种面向抗体的双分支结构特征预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119832992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411939467.2，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种面向抗体的双分支结构特征预测方法是由张桐;姜尚;崔振设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向抗体的双分支结构特征预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向抗体的双分支结构特征预测方法，涉及蛋白质表示学习和蛋白质结构预测技术领域，包括以下步骤：步骤一、对于一个给定的抗体氨基酸序列作为输入，提取出抗体的MSA特征、Pair特征、模板特征共三类特征，对三类特征进行协同融合；步骤二、构建双分支结构特征预测模块，优化抗体结构；步骤三、模型训练；步骤四、模型测试，得到抗体结构。本发明采用上述一种面向抗体的双分支结构特征预测方法，实现了高效且精准的抗体结构特征预测，为抗体相关研究和应用提供了强大支持。

本发明授权一种面向抗体的双分支结构特征预测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向抗体的双分支结构特征预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对于一个给定的抗体氨基酸序列作为输入，合模板提取出抗体的MSA特征、Pair特征、模板特征共三类特征，对三类特征进行协同融合； 步骤二、构建双分支结构特征预测模块，优化抗体结构； 步骤三、模型训练； 步骤四、模型测试，得到抗体结构； 步骤二中目标抗体结构特征表示为残基对中共六种相对距离和方向矩阵的集合，包括三个残基间距离矩阵和三个残基间方向矩阵； 步骤二中对于三个残基间距离矩阵以及两个残基间方向矩阵和构建一种基于残基交叉注意力的结构模态解析网络进行预测，包括以下步骤： S11、将Pair特征与其转置矩阵相加求平均，得到对称矩阵作为输入； S12、通过由3个残差块堆叠而成的模块，利用残差连接将处理后的特征与原始输入相加再激活输出，进行深度的特征提取与转换； S13、经过一个卷积层将维度投影到与设定范围区间数相应的维度，输出的特征先后经过两层交叉注意力挖掘残基对间特征的关联信息； S14、通过一个由卷积核为的卷积层、批归一化以及ReLU激活组成的操作序列对特征再次进行处理； S15、通过一个线性变换层与transpose操作对特征进行维度的调整，分别输出距离与方向矩阵； 对残基间方向矩阵，以Pair特征作为输入，构建一种由空洞卷积引导的结构对称态推演网络进行预测，包括以下步骤： S21、Pair特征与其转置矩阵相加求平均，得到对称矩阵作为输入； S22、通过多个卷积模块，包括卷积层、实例归一化层、ELU激活函数层，将多层卷积输出的特征与原始输入相加并经过ELU激活来实现残差连接； S23、经过一个卷积层与线性变换层对维度进行调整，transpose操作后输出形状为1,nres,nres,37的二面角方向矩阵，其中nres为抗体序列氨基酸残基数。

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