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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机器学习对多肽进行预测的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：CN116343922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211734614.3，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权一种基于机器学习对多肽进行预测的方法是由郎绪业;弘笑;潘荣辉;张强设计研发完成，并于2022-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习对多肽进行预测的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习对多肽进行预测的方法，包括：对受体的PEX5的结合位点进行预测；构建多肽序列，并决定多肽的初始状态；生成多肽与PEX5结合位点碰撞模拟所需的空间；进行生成多肽与PEX5结合位点碰撞模拟；进行数据预处理；通过sklearn对已知分类的多肽进行学习，并输出准确率高的神经网络的组合；通过Pytorch的神经网络重构来自sklearn的神经网络，对已知分类的多肽进行学习后，预测未知分类的多肽，并输出确信度。本发明通过采用分子模拟等各种计算机模拟方法，结合机器学习实现对多肽做出精准的预测，能够充分的减少湿实验的数量级，从而降低成本提高效率。本发明方法同样可以用于其他功能性多肽、药物多肽与相应靶点的相互作用的筛选。

本发明授权一种基于机器学习对多肽进行预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习对多肽进行预测的方法，包括： 步骤1，利用PyMOL比对的方法对受体的PEX5的结合位点进行预测； 步骤2，利用PyMOL的fab功能构建多肽序列，并决定多肽的初始状态； 步骤3，使用软件autogrid4.2.6生成多肽与PEX5结合位点碰撞模拟所需的空间； 步骤4，通过autodock4.2.6进行生成多肽与PEX5结合位点碰撞模拟； 步骤5，进行数据预处理，包括：通过AAindex对多肽序列进行独热编码，通过箱线图提出模拟结果中不符合统计学的部分，通过独热编码将受体上参与碰撞的残基进行编码； 步骤6，通过sklearn的MLPClassifier对已知分类的多肽进行学习，并输出准确率高的神经网络的组合； 所述的对已知分类的多肽进行学习包括：将训练集被放入sklearn的神经网络，模型采用MLPClassifier，激活函数是tanh，决策函数是sgd；通过交叉验证函数进行交叉验证，并通过随机产生学习速率和alpha生成神经网络，高准确率的神经网络被应用，并通过测试集进行验证；验证后，准确度高的神经网络的组成方式通过“clf.n_features_in_”，“clf.coefs_”，“clf.n_layers_”被输出； 步骤7，通过Pytorch的神经网络重构来自sklearn的神经网络，对已知分类的多肽进行学习后，预测未知分类的多肽，并输出确信度； 根据sklearn简单预测神经网络进行预测时，在PyTorch中基于nn模型进行复现，通过增加dropout，避免过度拟合； 步骤7中的预测考虑以下参数： 9.1多肽和受体结合的能量，包括分离常数、静电能、估计的结合自由能、最终分子间能、最终总内能和扭转自由能； 9.2多肽和受体结合的结构数据，通过软件PyMol，以InterfaceResidues脚本分析出多肽与受体结合时候残基的结合情况。

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