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龙图腾网获悉中国科学院天津工业生物技术研究所申请的专利一种基于深度学习模型的热稳定性新酶设计改造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：CN118782150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310369852.7，技术领域涉及：G16B30/20；该发明授权一种基于深度学习模型的热稳定性新酶设计改造方法是由江会锋;初环宇;田振阳;程健;常宏;胡玲玲;白杰;张鹤渐;卢丽娜;刘丁玉设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的热稳定性新酶设计改造方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习模型的热稳定性新酶设计改造方法。通过将蛋白质热稳定性判别模型和蛋白质序列生成模型进行融合，直接生成出具有热稳定性特征的新酶序列。本发明利用耐热物种最适生长温度信息，应用深度学习模型提取耐热物种热稳特征，避免了耐热蛋白数据不足的缺陷和手动提取特征带来的偏倚性；利用蛋白质序列生成模型，可以有效扩展蛋白质序列空间；两个模型数据反馈循环直接生成具有热稳特征的新酶序列，可以克服传统定向进化方法的路径依赖问题和显著减少定向进化筛选库的大小；利用本发明，可以高效获得具有热稳定性特征的新酶序列。

本发明授权一种基于深度学习模型的热稳定性新酶设计改造方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的热稳定性新酶设计改造方法，其特征在于，包括以下步骤： 1收集标记相关序列：在数据库中收集不同物种的最适生长温度信息OGT，并按照最适生长温度的不同，将生物分别定义为高温物种HTO、中温物种MTO和低温物种LTO；在基因数据集中，按前面标记的物种信息，提取该物种对应的基因序列，分别标记为高温序列，中温序列和低温序列；收集具有期望功能的酶序列，获得用于构建蛋白质序列生成模型的具有期望功能的酶的潜在序列； 2构建蛋白质序列生成模型：将步骤1中获得的潜在的具有期望功能的酶的相关序列按照序列长度进行过滤，利用深度学习框架搭建生成模型，扩展目标酶的序列空间，并利用相关算法评估生成模型的质量，当模型稳定后，生成模型可以生成具有和天然序列类似分布的新蛋白质序列； 3构建热稳定性蛋白质判别模型：利用步骤1中获得的高温序列、中温序列和低温序列搭建分类模型，并进行模型训练，判别输入序列是否具有热稳特征；当模型稳定后，利用模型对测试集的准确性和对高温序列的召回率判断模型质量； 4利用热稳定性蛋白质判别模型调优蛋白质序列生成模型：将步骤2生成的新蛋白质序列输入到步骤3中构建的热稳定性蛋白质判别模型中，筛选被判别为高温序列的新蛋白质序列，作为新的训练序列，调优步骤2获得的蛋白质序列生成模型，直到调优后的蛋白质序列生成模型可以直接生成大比例的可被判断为热稳定性序列的新序列； 5筛选生成序列：对最终蛋白质序列生成模型生成的序列传入热稳定性蛋白质判别模型进行热稳定性的评判，并通过计算方法评估序列的质量，依照实验检测的通量筛选出适当数目的序列用于实验验证； 6对设计生成的被判别为具有热稳定性的序列进行实验验证：利用实验方法获得筛选的设计序列，并测定设计序列的表达情况，然后实验验证设计序列是否具有热稳定性。

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