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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于多头注意力的蛋白质翻译后修饰预测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：CN115394355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210989623.0，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权一种基于多头注意力的蛋白质翻译后修饰预测方法是由闫科;高辉;康昭;何跃武;徐辉设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多头注意力的蛋白质翻译后修饰预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多头注意力的蛋白质翻译后修饰预测方法，属于生物信息技术领域，包括如下步骤：预处理带有翻译后修饰标注信息的蛋白质序列，得到合法字符集、第二蛋白质序列数据集和基准数据集；基于合法字符集得到三种词汇表；对第二蛋白质序列数据集中的蛋白质序列样本进行多尺度划分，得到单个氨基酸尺度数据集、二肽尺度数据集和三肽尺度数据集；利用Skip‑gram模型结构对语料库进行训练，得到三种词向量模型；对基准数据集的蛋白质序列片段进行多头注意力模型的标签预测，得到蛋白质序列片段预测结果；本发明通过多尺度词向量全面利用原始蛋白质序列中的多肽组成信息，并降低了对于生物学特征工程的依赖。

本发明授权一种基于多头注意力的蛋白质翻译后修饰预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多头注意力的蛋白质翻译后修饰预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、预处理带有翻译后修饰标注信息的蛋白质序列，得到合法字符集、第二蛋白质序列数据集和基准数据集D； S2、基于合法字符集得到第一词汇表、第二词汇表和第三词汇表； S3、基于第一词汇表、第二词汇表和第三词汇表分别对第二蛋白质序列数据集中的蛋白质序列样本进行多尺度划分，得到单个氨基酸尺度数据集、二肽尺度数据集和三肽尺度数据集； S4、利用Skip-gram模型结构分别对由单个氨基酸尺度数据集、二肽尺度数据集和三肽尺度数据集构成的语料库进行训练，得到第一词向量模型、第二词向量模型和第三词向量模型； S5、基于第一词汇表、第二词汇表和第三词汇表，分别利用第一词向量模型、第二词向量模型和第三词向量模型对基准数据集D中的蛋白质序列片段进行多头注意力模型的标签预测，得到蛋白质序列片段预测结果； 所述步骤S1包括如下步骤： S11、获取带有翻译后修饰标注信息的蛋白质序列集合； S12、定义蛋白质序列集合中蛋白质序列样本的标注信息Label的表达式： 其中，表示蛋白质序列样本的标注信息中第i个位点处发生了某种翻译后修饰，其中，i=1,2，…，L，L表示蛋白质序列样本中发生了某种翻译后修饰的位点总数； S13、将蛋白质序列集合中包括不属于合法字符集中氨基酸简称字符的蛋白质序列样本清除，得到第一蛋白质序列数据集； S14、通过CD-HIT对蛋白质序列数据集去冗余，得到第二蛋白质序列数据集； S15、对第二蛋白质序列数据集中各蛋白质序列样本设置窗口半径为的滑动窗口，并利用滑动窗口将各蛋白质序列样本裁剪，得到若干长度均为2+1的蛋白质序列片段； S16、根据蛋白质序列集合中各蛋白质序列样本的标注信息Label，得到发生翻译后修饰的氨基酸位点集合，并判断各蛋白质序列片段中心处氨基酸是否处于发生翻译后修饰的氨基酸位点集合，若是则将对应蛋白质序列片段置于正样本数据集中，否则将对应蛋白质序列片段置于负样本数据集中； S17、通过随机采样从负样本数据集中获取与正样本数据集中蛋白质序列片段数量一致的蛋白质序列片段，并将获取得到的蛋白质序列片段与正样本数据集合并，得到基准数据集D。

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