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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于双生成器WGAN-GP的戊二酰化位点预测方法及装置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：CN116758982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310721078.1，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权基于双生成器WGAN-GP的戊二酰化位点预测方法及装置是由宁乔;亓泽东;吴鸣设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双生成器WGAN-GP的戊二酰化位点预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了基于双生成器WGAN‑GP的戊二酰化位点预测方法及装置，包括：获取戊二酰化蛋白质数据，以赖氨酸残基为窗口中心，设置固定窗口大小截取序列片段，戊二酰化样本为正样本，非戊二酰化样本为未标记样本；建立并训练可靠非戊二酰化位点选取模型，可靠非戊二酰化位点选取模型采用WGAN‑GP，包括：两个生成器和一个鉴别器；利用可靠非戊二酰化位点选取模型中的鉴别器从未标记样本选取可靠负样本；基于戊二酰化位点和可靠非戊二酰化位点信息进行戊二酰化位点预测，得到戊二酰化位点和非戊二酰化位点的预测结果。本发明能够提升用于模型训练的非戊二酰化位点纯度，提高戊二酰化位点预测的准确性和可靠性。

本发明授权基于双生成器WGAN-GP的戊二酰化位点预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双生成器WGAN-GP的戊二酰化位点预测方法，其特征在于，包括： 获取戊二酰化蛋白质数据，以赖氨酸残基为窗口中心，设置固定窗口大小截取序列片段，戊二酰化样本为正样本，非戊二酰化样本为未标记样本； 建立并训练可靠非戊二酰化位点选取模型，所述可靠非戊二酰化位点选取模型采用具有梯度惩罚的基于推土机距离原理的双生成器生成式对抗网络 WGAN-GP，包括：两个生成器和一个鉴别器； 利用所述可靠非戊二酰化位点选取模型中的鉴别器模块，从所述未标记样本选取可靠非戊二酰化位点； 基于所述戊二酰化位点数据和所述可靠非戊二酰化位点样本集构建戊二酰化位点预测模型，得到戊二酰化位点和非戊二酰化位点的预测结果； 训练可靠非戊二酰化位点选取模型，包括： 鉴别器训练阶段，将戊二酰化翻译后修饰数据集、戊二酰化翻译后修饰数据集在第一生成器G1的生成数据和未标记样本在第二生成器G2的生成数据输入到鉴别器D中进行训练学习，其中戊二酰化翻译后修饰数据集和戊二酰化翻译后修饰数据集在G1的生成数据的目的是提高D的鉴别能力，而未标记样本在G2的生成数据作为噪声数据，提高D的泛化能力；利用已有的数据标签对鉴别器进行训练学习，使得鉴别器获得较好的初始网络参数，在这个阶段生成器不参与训练； 生成器训练阶段，使用大量的未标记数据集对G1、G2以及D进行生成对抗训练，未标记数据输入生成器，生成器生成新数据，将生成的新数据输入到D，根据损失函数计算生成新数据和与输入数据之间的分布差距，对生成器的参数进行优化； 通过上述2个阶段依次进行训练，最终得到训练好的生成器和鉴别器。

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