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龙图腾网获悉上海天壤智能科技有限公司申请的专利可端到端完成蛋白质设计和分析检验的方法及系统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：CN116543833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310592875.4，技术领域涉及：G16B25/10；该发明授权可端到端完成蛋白质设计和分析检验的方法及系统是由苗洪江;汤一珂;董泽凯;曹嵩;薛贵荣设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本可端到端完成蛋白质设计和分析检验的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种可端到端完成蛋白质设计和分析检验的方法及系统，可根据具体需求定向生成蛋白质或蛋白质复合体结构及序列，方法包括：将初始化的蛋白质序列经由本公司自主研发的结构预测算法得出的三维结构进行基于置信性、稳定性、目标相关性的loss计算；根据得出的loss基于马尔可夫链蒙特卡洛算法或梯度回归，不断改善设计的蛋白质序列和结构；将设计的蛋白质结构放入序列设计模型进行侧链的优化，并经过筛选得出最优的候选蛋白质。该方法采用可训练的模型将蛋白质设计具体化、自动化，并能够生成结构与序列均完全不同于天然蛋白质的全新人工蛋白质。

本发明授权可端到端完成蛋白质设计和分析检验的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可端到端完成蛋白质设计和分析检验的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： A1、根据指定长度初始化需要设计蛋白质序列或序列编码，并对其进行one-hot编译，输入给蛋白质折叠算法TRFold2进行三维结构的预测； A2、根据预测的三维结构给出置信分数与代表稳定性的loss，并根据具体设计目的计算相应的loss，将全部所需的loss整合成可学习的损失函数； 所述置信分数loss为设计蛋白质的整体打分，包括TRFold2结构预测的熵损失函数，及代表设计稳定性、可靠性的TRFold2打分损失函数，； 其中，设蛋白质TRFold2结构预测的熵损失函数的计算方式为： 其中，描述了蛋白质中每对氨基酸残基i，j间的距离，描述了蛋白质中每个氨基酸残基对i，j间的扭转角；若存在指定模体，且氨基酸残基i，j均在模体中且其间的距离低于20埃，则；其他情况下； 为分类交叉熵，其中k为TRFold2预测的氨基酸残基i，j间的距离和扭转角的分类的数量， 其中，若氨基酸残基对ij计入交叉熵计算，则1；其他情况下；为TRFold2预测的对应距离或扭转角的分类的概率值； 其中，TRFold2打分损失函数，的计算方式为： 其中，pLDDT为TRFold2输出的设计蛋白质结构预测的打分，f为ReLU函数； 所述根据具体设计目的计算相应的loss，包含模体的拟合度loss，、模体结构的相似性loss，，结构对称性loss，；其中，模体拟合度loss，为描述所设计的蛋白质与目标模体之间的拟合度，适用于指定模体的设计时使用，其具体形式为： 其中，描述了蛋白质中每对氨基酸残基i，j间的距离，描述了蛋白质中每个氨基酸残基对i，j间的扭转角；若氨基酸残基i，j均在指定模体中且其间的距离低于20埃，则；其他情况下；为TRFold2预测的对应距离或扭转角的分类的概率值； 其中，模体结构相似性loss，为描述所设计的蛋白质与目标模体之间的结构相似性，适用于指定模体的设计时使用，其具体形式为： 其中，min为最小化函数，T为从设计结构到指定模体结构的三维变换，为模体包含的氨基酸数量，为模体包含的残基i的主链原子坐标，为设计蛋白质的TRFold2预测结构中对应的残基i的主链原子坐标； 其中，结构对称性loss，为描述所设计蛋白质与指定对称性的一致性，适用于指定结构对称性的设计时使用，其具体形式为： 其中，n为指定的对称性阶数，为对称结构中第i个部分的重心坐标，各部分按顺时针依次排序； 各损失函数的整合为根据设计目的对上述各loss进行加权求和，其具体形式为: 其中，为loss函数的对应权重、为loss函数的对应权重、为loss函数的对应权重、为loss函数的对应权重、为loss函数的对应权重、为loss函数的对应权重，具体数值根据设计需求决定；和为设计中固定使用的损失函数项，其他损失函数项根据设计需求决定是否启用；为上述详细描述外的损失函数，包括模体展示损失函数、设计置信度预测pTM损失函数、回转半径损失函数； A3、根据损失函数采用梯度下降或马尔可夫链蒙特卡洛算法对原序列进行更新，再重复步骤A2计算新的loss并对蛋白质序列进行新一轮更新；执行迭代循环优化并得到最优的候选蛋白质结构和序列，即loss最低的设计结果； A4、将所得到的最优的候选蛋白质结构输入到序列设计模型中进行侧链重构优化以拟合设计结构并增加稳定性；将重构的序列进行基于开源算法AlphaFold2的分析检验，经过筛选后得出最优的设计蛋白质。

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