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龙图腾网获悉天津大学申请的专利蛋白序列分析方法、装置、设备、介质和产品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：CN118571322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202410636883.9，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权蛋白序列分析方法、装置、设备、介质和产品是由田裕涛;焦玉华;高志伟;李健林设计研发完成，并于2024-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本蛋白序列分析方法、装置、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种蛋白序列分析方法、装置、设备、介质和产品，其中，方法包括：将待分析蛋白序列集合中的每个蛋白序列对应的蛋白序列向量输入到经过预训练的物理场刺激响应功能预测模型中，得到每个蛋白序列是否具有响应预设物理刺激的功能的预测结果；根据预测结果对待分析蛋白序列集合中的蛋白序列进行分组，得到具有响应预设物理刺激的功能的第一蛋白序列组和不具有响应预设物理刺激的功能的第二蛋白序列组；针对所述第一蛋白序列组和所述第二蛋白序列组，分别进行序列特征提取和序列特征分析，得到目标特征蛋白序列片段。本发明实施例的技术方案可以实现快速、高效地对蛋白序列中具有特定功能的蛋白序列片段的挖掘分析与预测。

本发明授权蛋白序列分析方法、装置、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种蛋白序列分析方法，其特征在于，包括： 将待分析蛋白序列集合中的每个蛋白序列对应的蛋白序列向量输入到经过预训练的物理场刺激响应功能预测模型中，得到每个所述蛋白序列是否具有响应预设物理刺激的功能的预测结果；所述待分析蛋白序列集合中的每个蛋白序列为离子通道蛋白；其中，所述蛋白序列向量是基于经过预训练的蛋白质语言模型得到的，所述蛋白质语言模型是基于transformer架构训练得到的，所述蛋白质语言模型的注意力堆栈包含24个层，每个层包含32个注意力头，隐藏层的大小为1024维； 根据所述预测结果对所述待分析蛋白序列集合中的蛋白序列进行分组，得到具有响应所述预设物理刺激的功能的第一蛋白序列组和不具有响应所述预设物理刺激的功能的第二蛋白序列组，并将所述第一蛋白序列组和所述第二蛋白序列组分别与用于训练所述物理场刺激响应功能预测模型的蛋白数据集中的具有响应所述预设物理刺激的功能的蛋白数据和不具有响应所述预设物理刺激的功能的蛋白数据进行合并，得到更新后的第一蛋白序列组和更新后的第二蛋白序列组； 基于K空间氨基酸对的组成分析算法分别提取所述更新后的第一蛋白序列组和所述更新后的第二蛋白序列组中各蛋白序列的特征向量； 采用预设特征筛选算法从所述特征向量中进行特征筛选，得到目标特征组合； 对所述更新后的第一蛋白序列组和所述更新后的第二蛋白序列组中各蛋白序列进行分类，并提取各类别的蛋白序列中的保守片段； 将所述保守片段中包含所述目标特征组合的保守片段作为目标特征蛋白序列片段。

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