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龙图腾网获悉苏州城市学院申请的专利预测氨基酸变异对蛋白质溶解度影响的方法、装置及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：CN120954518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511488481.X，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权预测氨基酸变异对蛋白质溶解度影响的方法、装置及介质是由杨洋;曾连杰;薛亮设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测氨基酸变异对蛋白质溶解度影响的方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明属于生物信息技术领域，涉及预测氨基酸变异对蛋白质溶解度影响的方法、装置及介质：获取数据集中的变异氨基酸及其特征值集合；将特征值集合中的特征值输入三分类模块，输出变异氨基酸属于不同预测类别的第一概率向量；将特征值集合中的特征值分别输入对应不同预测类别的三个两层三分类模块，基于各个两层三分类模块的输出，得到变异氨基酸属于不同预测类别的第二概率向量、第三概率向量和第四概率向量；将第一概率向量、第二概率向量、第三概率向量和第四概率向量输入元学习器，输出变异氨基酸的预测类别。本方案基于多层堆叠策略构建的预测模型覆盖了所有二分类和三分类可能，具有高预测精度和高预测效率。

本发明授权预测氨基酸变异对蛋白质溶解度影响的方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种预测氨基酸变异对蛋白质溶解度影响的方法，其特征在于，包括： 获取数据集中的变异氨基酸及其特征值集合；其具体包括： 获取数据集中各个变异氨基酸的多种特征值和溶解度值； 对所有变异氨基酸的溶解度值以及所有变异氨基酸的每种特征值进行离散化，得到多个溶解度值分布区间和每种特征值的多个分布区间； 基于所有变异氨基酸的溶解度值在各个溶解度值分布区间的分布信息、所有变异氨基酸的每种特征值在该种特征值的各个分布区间的分布信息，计算每种特征值与变异氨基酸的溶解度之间的互信息值； 将多种特征值与变异氨基酸的溶解度之间的互信息值自大到小排列，选取前N个互信息值对应的N种特征值，作为N种目标特征值；基于变异氨基酸的N种目标特征值得到其特征值集合；其中，基于变异氨基酸的N种目标特征值得到其特征值集合，包括： 将每个变异氨基酸的每种目标特征值输入训练好的变异氨基酸溶解度预测模型，基于溶解度预测值与该变异氨基酸的溶解度值，计算该变异氨基酸的每种目标特征值的SHAP值； 计算所有变异氨基酸的每种目标特征值的SHAP值的均值，得到每种目标特征值的SHAP均值； 将各种目标特征值的SHAP均值自大到小排列，将最后M个SHAP均值对应的M种目标特征值剔除，基于变异氨基酸的剩余目标特征值得到其特征值集合； 将特征值集合中的特征值输入三分类模块，输出变异氨基酸属于不同预测类别的第一概率向量； 将特征值集合中的特征值分别输入对应不同预测类别的三个两层三分类模块，基于各个两层三分类模块的输出，得到变异氨基酸属于不同预测类别的第二概率向量、第三概率向量和第四概率向量；其具体包括： 将特征值集合中的特征值输入第一基分类器，输出变异氨基酸属于第一种预测类别的概率；将特征值集合中的特征值输入第二基分类器，输出变异氨基酸属于第二种预测类别和属于第三种预测类别的概率；基于第一基分类器和第二基分类器的输出，得到变异氨基酸属于不同预测类别的第二概率向量； 将特征值集合中的特征值输入第三基分类器，输出变异氨基酸属于第三种预测类别的概率；将特征值集合中的特征值输入第四基分类器，输出变异氨基酸属于第一种预测类别和属于第二种预测类别的概率；基于第三基分类器和第四基分类器的输出，得到变异氨基酸属于不同预测类别的第三概率向量； 将特征值集合中的特征值输入第五基分类器，输出变异氨基酸属于第二种预测类别的概率；将特征值集合中的特征值输入第六基分类器，输出变异氨基酸属于第一种预测类别和属于第三种预测类别的概率；基于第五基分类器和第六基分类器的输出，得到变异氨基酸属于不同预测类别的第四概率向量； 将第一概率向量、第二概率向量、第三概率向量和第四概率向量输入元学习器，输出变异氨基酸的预测类别；基于第一概率向量、第二概率向量、第三概率向量、第四概率向量和预测类别计算损失函数的值；基于数据集中的变异氨基酸及其特征值集合，利用迭代随机参数搜索和交叉验证法对三分类模块、各个基分类器和元学习器进行迭代训练，直到损失函数的值最小，基于训练好的三分类模块、各个基分类器和元学习器得到训练好的预测模型。

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