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龙图腾网获悉浙江大学杭州国际科创中心申请的专利一种基于位置特异性权重矩阵的蛋白质生成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：CN115662501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211312466.6，技术领域涉及：G16B15/20；该发明授权一种基于位置特异性权重矩阵的蛋白质生成方法是由徐仁军;张之韵;李佳园设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于位置特异性权重矩阵的蛋白质生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于位置特异性权重矩阵的蛋白质生成方法，包括获得训练样本集；基于训练样本集作通过交叉熵损失函数训练transformer模型，同时输出氨基酸序列概率分布，通过top‑k采样得到预测氨基酸序列，采用psi‑blast方法对预测氨基酸序列进行多序列比对得到位置特异性权重矩阵，对位置特异性权重矩阵进行信息熵计算得到权重特异性矩阵信息值；通过权重特异性矩阵信息值和交叉损失函数构建总损失函数，基于训练样本集通过总损失函数更新模型参数得到氨基酸序列生成模型；将前导序列作为输入依次通过氨基酸序列生成模型生成氨基酸序列，通过trRosetta模型折叠氨基酸序列得到蛋白质二级和三级结构。

本发明授权一种基于位置特异性权重矩阵的蛋白质生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于位置特异性权重矩阵的蛋白质生成方法，其特征在于，包括： 1获得选定功能的蛋白质序列集作为样本集，从样本集中获得训练样本集； 2基于训练样本集通过交叉熵损失函数训练transformer模型，同时输出氨基酸序列概率分布，对氨基酸序列概率分布进行top-k采样得到预测氨基酸序列，采用psi-blast搜索方法对预测氨基酸序列进行多序列比对得到所述预测氨基酸序列的位置特异性权重矩阵，对位置特异性权重矩阵中的每一行的多个序列比对值进行信息熵计算得到不同氨基酸序列长度的信息熵值，对不同氨基酸序列长度的信息熵取均值得到权重特异性矩阵信息值； 3构建总损失函数，通过权重特异性矩阵信息值和交叉损失函数构建总损失函数，基于训练样本集通过总损失函数训练transformer模型更新模型参数得到氨基酸序列生成模型； 4应用时，将前导序列作为输入，依次通过氨基酸序列生成模型和top-K采样完成氨基酸序列生成，通过trRosetta模型对生成的氨基酸序列进行折叠得到预测的蛋白质二级和三级结构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学杭州国际科创中心，其通讯地址为：311200 浙江省杭州市经济技术开发区萧山区建设三路733号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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