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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利蛋白质补全方法、装置、计算机设备以及存储介质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：CN120877851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202511395566.3，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权蛋白质补全方法、装置、计算机设备以及存储介质是由李鸣谦;陈红阳设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本蛋白质补全方法、装置、计算机设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种蛋白质补全方法、装置、计算机设备以及存储介质。该方法包括：获取训练蛋白质集；训练蛋白质集包括多个训练蛋白质数据；每个训练蛋白质数据包括：缺失功能域的蛋白质结构、完整蛋白质结构、缺失功能域的蛋白质序列以及完整蛋白质序列；基于预设的初始模型，根据训练蛋白质集对初始模型进行训练，确定目标补全模型；获取待预测蛋白质数据；待预测蛋白质数据包括：待预测的缺失蛋白质结构、待预测的完整蛋白质结构以及待预测的缺失蛋白质序列；基于目标补全模型，对待预测蛋白质数据进行蛋白质序列补全，确定完整蛋白质序列，从而实现全面且准确地对蛋白质序列进行补全。

本发明授权蛋白质补全方法、装置、计算机设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质补全方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练蛋白质集；所述训练蛋白质集包括多个训练蛋白质数据；每个所述训练蛋白质数据包括：缺失功能域的蛋白质结构、完整蛋白质结构、缺失功能域的蛋白质序列以及完整蛋白质序列； 基于预设的初始模型，根据所述训练蛋白质集对所述初始模型进行训练，确定目标补全模型； 获取待预测蛋白质数据；所述待预测蛋白质数据包括：待预测的缺失蛋白质结构、待预测的完整蛋白质结构以及待预测的缺失蛋白质序列； 基于所述目标补全模型，对所述待预测蛋白质数据进行蛋白质序列补全，确定完整蛋白质序列； 所述基于预设的初始模型，根据所述训练蛋白质集对所述初始模型进行训练，确定目标补全模型包括： 获取预设的初始模型； 将目标训练蛋白质数据中的缺失功能域的蛋白质结构、完整蛋白质结构以及缺失功能域的蛋白质序列，依次转换为第一特征向量、第二特征向量以及第三特征向量；所述目标训练蛋白质数据为训练蛋白质集中的任意一个训练蛋白质数据； 基于初始模型、第一特征向量、第二特征向量以及第三特征向量，确定补全蛋白质序列； 根据所述补全蛋白质序列以及目标训练蛋白质数据中的完整蛋白质序列，对所述初始模型的参数进行调整，确定目标补全模型； 基于初始模型、第一特征向量、第二特征向量以及第三特征向量，确定补全蛋白质序列包括：根据多个特征向量，确定目标特征向量包括： 根据多个特征向量，确定目标特征向量； 基于拉普拉斯特征向量编码，根据所述完整蛋白质结构，确定图位置编码； 根据所述完整蛋白质结构中各个氨基酸的位置，确定序列位置编码； 基于注意力机制和前馈神经网络，根据所述目标特征向量、图位置编码以及序列位置编码进行预测，确定补全蛋白质序列。

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