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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种脑靶向肽筛选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：CN119541618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411597184.4，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种脑靶向肽筛选方法是由陈军歌;樊瑜波;王晓刚;卢泽华;梁凯;梁兴杰设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑靶向肽筛选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑靶向肽筛选方法，引入LSTM、trRosettaX、AlphaFold2、PointTransformer深度学习技术和AutodockVina分子对接工具，生成脑靶向肽序列、预测深度学习肽结构、对接蛋白质和肽及预测空间亲和力，通过PointTransformer深度学习筛选增加靶点和肽的生化特征信息，应用分子对接结合自由能评分与PointTransformer的空间亲和力评分的双重结构进行筛选，实现脑靶向肽筛选。本发明方法可加快脑靶向肽的筛选过程，缩短实验周期，降低筛选成本，实现快速筛选，提高了肽与靶点的结合精度和筛选准确性，有效筛除低亲和力的候选肽。

本发明授权一种脑靶向肽筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种脑靶向肽筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： 引入LSTM、trRosettaX、AlphaFold2、PointTransformer深度学习技术和AutodockVina分子对接工具，生成脑靶向肽序列、预测深度学习肽结构、对接蛋白质和肽及预测空间亲和力，通过PointTransformer深度学习筛选增加靶点和肽的生化特征信息，应用分子对接结合自由能评分与PointTransformer的空间亲和力评分的双重结构进行筛选，实现脑靶向肽筛选； 通过pep_LSTM生成脑靶向肽序列的方法具体包括以下子步骤： 1基于LSTM网络在活性肽数据库上训练pep_LSTM模型，使其具有生成多种肽序列的能力； 2通过有关血脑屏障的肽对数据进行微调，使模型具有更加准确的预测结果； 3将靶点CD98hc序列信息输入模型，生成具有潜在脑靶向性的虚拟肽序列； 4通过Docking技术对靶点CD98hc和肽进行对接，筛选出相对准确的候选肽； 结构预测的方法具体包括以下子步骤： 1将pep_LSTM模型生成的肽序列，通过trRosettaX和AlphaFold2技术进行三维结构PDB或PDBQT预测； 2通过深度学习模型和共进化信息预测肽的折叠构象，将序列转化为PDB或PDBQT文件格式，为后续肽对接提供基础； AutodockVina分子对接的方法具体包括子步骤： 1通过Vina，将处理后的肽结构与靶点CD98hc进行分子对接，计算结合自由能； 2Vina通过能量评分选择结合能较低的肽序列，作为具有潜在靶向性和跨越血脑屏障能力的候选肽； PointTransformer深度学习筛选的方法具体包括以下子步骤： 1获取RCSBPDB和BrainPep数据库中蛋白质和配体相互作用的数据集，对该数据集进行预处理； 2将数据集按训练集:测试集＝8:2的结果进行划分； 3通过训练集在PointTransformer模型上进行训练和优化，增加靶点和肽的疏水性、极性、电荷分布生化特征信息，使其更适应脑靶向肽筛选的需求； 4将靶点数据和肽数据集放入模型中，进行亲和力预测； 5PointTransformer通过三维空间亲和力、疏水性、极性和电荷分布的分析来评估肽-靶点的相互作用，筛选出具有更高靶向性和特异性的肽序列。

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