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龙图腾网获悉百图生科(北京)智能技术有限公司申请的专利蛋白质语言模型预训练与蛋白质序列处理方法及相关产品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：CN120183502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510660218.8，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权蛋白质语言模型预训练与蛋白质序列处理方法及相关产品是由巢林林;申领东;张晓明设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本蛋白质语言模型预训练与蛋白质序列处理方法及相关产品在说明书摘要公布了：本公开提供一种蛋白质语言模型预训练与蛋白质序列处理方法及相关产品。该蛋白质语言模型预训练方法的一具体实施方式通过对样本蛋白质序列和样本蛋白质序列中的共进化对进行掩码处理，得到样本掩码标记序列；再基于蛋白质语言模型，对样本掩码标记序列进行嵌入表示和特征编码，得到编码特征序列；基于预设序列特征解码器，对编码特征序列进行解码，得到解码蛋白质序列；基于解码蛋白质序列与样本蛋白质序列和各共进化对之间的差异，对蛋白质语言模型进行优化。即，通过在预训练过程中对蛋白质序列中的共进化对进行掩码，可以优化蛋白质语言模型对蛋白质序列的理解和预测能力，以及提高基于蛋白质语言模型的下游蛋白质序列结构相关任务的准确率。

本发明授权蛋白质语言模型预训练与蛋白质序列处理方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质语言模型预训练方法，包括： 将样本蛋白质序列中的各共进化对所在位置确定为掩码位置； 根据预设掩码比例和所述样本蛋白质序列的长度，确定应掩码数量； 将所述应掩码数量减去特殊掩码位置数量的差值，确定为普通掩码数量，其中，所述特殊掩码位置数量为所述样本蛋白质序列中各共进化对所在位置的数量； 在所述样本蛋白质序列中未被确认为掩码位置的位置中，选取所述普通掩码数量个位置，确定为掩码位置，其中，所述普通掩码数量个掩码位置包括所述样本蛋白质序列中的各共进化对所在位置； 根据所述普通掩码数量个掩码位置，对所述样本蛋白质序列进行掩码处理，得到第一掩码标记序列； 基于所述样本蛋白质序列中的各共进化对，生成因果学习标记序列，所述因果学习标记序列包括各所述共进化对； 对所述因果学习标记序列进行掩码处理，得到第二掩码标记序列，其中，所述第二掩码标记序列包括至少一个与所述样本蛋白质序列中的共进化对对应的掩码共进化对，掩码共进化对包括预设因果掩码标记和相应共进化对中的一个氨基酸残基标记； 拼接所述第一掩码标记序列和所述第二掩码标记序列，得到样本掩码标记序列； 基于蛋白质语言模型，对所述样本掩码标记序列进行嵌入表示和特征编码，得到编码特征序列； 基于预设序列特征解码器，对所述编码特征序列进行解码，得到解码蛋白质序列； 基于所述解码蛋白质序列与所述样本蛋白质序列和各所述共进化对之间的差异，对所述蛋白质语言模型进行优化。

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