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龙图腾网获悉深圳市艾迪贝克生物医药有限公司申请的专利一种基于蛋白质语言模型和排序损失的蛋白质突变优化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：CN120748489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511180061.5，技术领域涉及：G16B20/50；该发明授权一种基于蛋白质语言模型和排序损失的蛋白质突变优化方法是由杨振煌;梁晓玉;李粤设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蛋白质语言模型和排序损失的蛋白质突变优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于蛋白质语言模型和排序损失的蛋白质突变优化方法，所述方法包括：构建饱和突变数据集；初始化参数；利用蛋白质嵌入模型生成蛋白质序列的高维嵌入表示；首轮筛选中，根据突变选择策略选择饱和突变进行筛选；之后的每一轮筛选中，引入Bradley‑Terry排序损失函数到极限梯度提升算法中，选择预测活性值最高的突变进行筛选；检查筛选轮数以确定是否结束，若未达到最大筛选轮数，返回进行下一轮筛选，否则结束筛选过程；得到高活性突变集合；本发明克服了传统方法因实验成本高昂和样本生成耗时导致的样本不足问题，支持多目标优化，如同时提升活性、稳定性和表达水平。

本发明授权一种基于蛋白质语言模型和排序损失的蛋白质突变优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蛋白质语言模型和排序损失的蛋白质突变优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建饱和突变数据集； S2、初始化参数，包括设定实验数据集、筛选轮次、每轮评估的突变数量以及突变选择策略； S3、利用蛋白质语言模型生成蛋白质序列的高维嵌入表示； S4、首轮筛选中，根据初始策略选择饱和突变进行筛选； S5、之后的每一轮筛选中，引入Bradley-Terry排序损失函数到极限梯度提升算法XGBoost中，选择预测活性值最高的突变进行筛选；其中，所述Bradley-Terry排序损失函数的目标是最小化排序错误，通过增大突变体的预测值之间的差，使正确排序概率接近1，再通过一阶导数和二阶导数指导极限梯度提升算法XGBoost构建决策树和计算叶节点权重，决定节点分裂方式，优化相对顺序； 令，所述一阶导数和二阶导数公式如下： ； ； 其中，gi表示一阶导数，hi表示二阶导数，hi和hj随δ变化，反映排序任务的动态曲率，gi和gj反映成对排序的正确性，表示突变体vi的预测值，表示突变体vj的预测值； S6、检查筛选轮数以确定是否结束，若未达到最大筛选轮数，返回进行下一轮筛选，否则结束筛选过程； S7、得到高活性突变集合。

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