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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种面向大型质谱图库的质谱图降维方法及其应用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：CN119622322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411674056.5，技术领域涉及：G06F18/2132；该发明授权一种面向大型质谱图库的质谱图降维方法及其应用是由白明泽;尹殿昊设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大型质谱图库的质谱图降维方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能和蛋白质组学领域，具体涉及一种面向大型质谱图库的质谱图降维方法及其应用，所述方法包括利用全连接网络对前体特征进行处理，利用级联的卷积层和最大池化层分别对离子峰特征以及哈希特征进行处理；将处理后的到的特征拼接在一起输入一个全连接层；将全连接层的输出的特征、前体特征、离子峰特征以及哈希特征作为Transformer层的输入，Transformer层进行处理后得到初始特征向量；将初始特征向量与质谱图的质荷比特征进行拼接，得到最终降维后的特征向量；本发明实现在大型质谱图档案库中快速进行相似谱图检索，提升PTMSAAV相关知识发现的计算速度、提高谱图搜索的速度，缩短谱图的搜索时间。

本发明授权一种面向大型质谱图库的质谱图降维方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种面向大型质谱图库的质谱图降维方法，其特征在于，从质谱图中获取前体特征、离子峰特征以及哈希特征，所述前体特征的获取包括：对质谱图的母离子质量和质荷比进行格雷编码，对质谱图的电荷使用独热编码，将格雷编码得到的数据和独热编码得到的数据拼接在一起作为前体特征；所述离子峰特征的获取包括：对质谱图的离子峰进行归一化和分箱处理，得到离子峰特征；所述哈希特征的获取包括：利用Murmurhash3算法将质谱图的质荷比映射为哈希特征；将获取的特征输入构建的嵌入器进行降维处理，降维处理包括以下步骤： 利用全连接网络对前体特征进行处理，利用级联的卷积层和最大池化层分别对离子峰特征以及哈希特征进行处理； 将处理后的到的特征拼接在一起输入一个全连接层； 将全连接层的输出的特征、前体特征、离子峰特征以及哈希特征作为Transformer层的输入，Transformer层进行处理后得到初始特征向量；Transformer层对特征的处理过程包括： 通过线性层对全连接层的输出的特征进行处理后，再依次利用多头注意力机制、残差连接层以及归一化层进行处理； 将处理后的特征与前体特征、离子峰特征以及哈希特征进行拼接后，通过一个线性层进行映射得到Transformer层输出的特征； 将初始特征向量与质谱图的质荷比特征进行拼接，得到最终降维后的特征向量，即将Transformer层输出的初始特征向量映射为一个32维的向量，一维的质谱图的质荷比特征以0.125的权重进行加权后与32维的向量进行拼接得到一个33维的向量。

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