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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于混合注意力机制的冷冻电镜密度图精修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：CN120876304B 。

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：202511383670.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于混合注意力机制的冷冻电镜密度图精修方法是由周晓根;林杰;徐湘喻;李晚;张子莹;张贵军;程峰设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合注意力机制的冷冻电镜密度图精修方法在说明书摘要公布了：一种基于混合注意力机制的冷冻电镜密度图精修方法，属于生物信息学领域，首先构建包含实验密度图及其对应的原子结构的训练数据集，使用蛋白质大语言模型提取原子结构的特征嵌入表示，并根据原子结构生成对应的模拟密度图；然后将每个实验密度图与其对应的模拟密度图进行切块处理；接着，将实验密度图块和结构特征嵌入输入基于混合注意力机制的Transformer深度学习网络，生成预测密度图块；随后计算每组预测密度图块与对应模拟密度图块之间的损失差值，并通过反向传播差值更新网络参数；最后将待处理的冷冻电镜密度图切分为多个密度图块，经训练好的网络预测并组装，得到最终的精修密度图。本发明能够提高密度图的质量、鲁棒性较强。

本发明授权一种基于混合注意力机制的冷冻电镜密度图精修方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合注意力机制的冷冻电镜密度图精修方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1构建包含实验密度图及其对应的原子结构的训练数据集，使用预训练蛋白质大语言模型提取原子结构的特征嵌入表示，并根据原子结构生成模拟密度图； 2对不同的蛋白质复合物的原子结构的特征嵌入表示进行特征处理与调整处理，输出固定维度特征嵌入表示以适配下游网络的输入要求； 3对每个实验密度图及其对应的模拟密度图进行预处理并进行切块，分别获得多个实验密度图块和模拟密度图块； 4将实验密度图块与对应的固定维度特征嵌入表示输入混合注意力Transformer网络进行训练；在训练中，对固定维度特征嵌入表示进行线性投影，得到与密度图特征维度一致的结构特征，通过交叉注意力机制实现密度图特征与结构特征的跨模态融合，生成对应的预测密度图块； 所述4中，Transformer网络架构包括以下模块：多层通道注意力模块和混合注意力模块，其中，每层通道注意力模块包含卷积块、压缩激励模块，混合注意力模块包括固定窗口多头自注意力机制模块、滑动窗口注意力机制模块、网格注意力机制模块、特征融合模块以及交叉注意力模块；在混合注意力模块中通道维度划分特征前，首先引入一个Swin-Transformer层，以并行提取局部与非局部的空间特征，作为下游注意力机制的初始表示；所述网格注意力机制模块中，将特征图划分为多个非重叠网格区域，并对其进行随机扰动，使每个网格内部能够执行稀疏注意力计算； 5利用均方误差损失和结构相似性损失组成的复合损失函数，计算每组预测密度图块与对应模拟密度图块之间的损失值，并通过反向传播损失值更新网络参数； 6将待处理的冷冻电镜密度图切分为多个密度图块，输入训练好的网络进行预测，并将输出的预测密度图块进行组装，得到最终的精修密度图。

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