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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利基于注意力机制及多粒度层级特征抗癌肽识别方法及系统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：CN116935951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310677933.3，技术领域涉及：G16B15/20；该发明授权基于注意力机制及多粒度层级特征抗癌肽识别方法及系统是由拓守恒;朱燕玲设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制及多粒度层级特征抗癌肽识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明构建了一种基于注意力机制和多粒度层级特征的抗癌肽识别方法及系统，该方法在抗癌肽识别技术领域具有重要意义。首先，通过迁移学习方式学习原子级别特征，揭示了以往工作中难以发现的潜在特征。其次，采用ChouFasman算法在氨基酸序列层提取过程中表示二级结构，增加了信息的丰富性，接下来，通过构建超图解决了现有技术无法捕获抗癌肽序列高阶结构相似性问题，并通过注意机制学习子序列对整体序列的重要性，最后，将多粒度层级特征融合，使模型能够全面理解和描述抗癌肽序列的特征。这项发明为抗癌肽的发现和设计提供了更准确和全面的分析工具，可以为抗癌药物研发做出贡献。

本发明授权基于注意力机制及多粒度层级特征抗癌肽识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制及多粒度层级特征抗癌肽识别方法，其特征在于，所述基于注意力机制及多粒度层级特征抗癌肽识别方法包括： 首先，通过迁移学习方式学习到原子级别的特征，然后，通过卷积神经网络和自注意力机制学习氨基酸序列以及蛋白质二级结构特征，最后，通过超图注意力网络模型捕获多序列之间关系特征; 所述基于注意力机制及多粒度层级特征抗癌肽识别方法的具体步骤包括： 步骤一，获取抗癌肽数据集； 步骤二，原子级别的特征提取：将获得的原子序列特征传入分子预训练神经网络模型中获取原子级别特征； 步骤三，氨基酸序列级别的特征提取：获取到的抗癌肽数据集为序列数据，通过序列特征提取以及二级结构特征提取进行特征提取，将获得的序列特征和二级结构特征进行拼接得到最终的氨基酸序列特征； 步骤四，多序列相似性关系特征提取：划分子序列，构建超图，利用超图注意力特征提取模型学习多序列相似性关系特征； 步骤五，多层级特征融合提取：将分别获得的原子层特征，氨基酸序列层特征和多序列关系层特征进行拼接，然后传入由多层线性网络构成的提取器进行最终的融合提取，然后输出最终的类别概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安邮电大学，其通讯地址为：710061 陕西省西安市雁塔区长安南路563号西安邮电大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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