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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于深度学习的酶改造的理性设计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：CN115798581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211200712.9，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权一种基于深度学习的酶改造的理性设计方法是由刘健;田妹;陈娇设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的酶改造的理性设计方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物酶工程领域，提供了一种基于深度学习的酶改造的理性设计方法，包括构建蛋白质晶体结构数据集；基于蛋白质晶体结构数据集添加以氨基酸残基为中心的原子微环境，进行蛋白质晶体结构数据集重构；根据重构后的蛋白质晶体结构数据集，利用预先训练好的氨基酸残基预测模型对重构后的蛋白质晶体结构数据集进行氨基酸残基预测；根据预测的氨基酸残基概率与实际的天然酶的的氨基酸概率的差异程度，确定酶功能优化的潜在位点。本发明以蛋白质晶体结构数据作为基本数据集，充分利用里蛋白质的理化性质，基于人工智能对酶的进行理性设计与改造，避免了人工筛选带来的不便。

本发明授权一种基于深度学习的酶改造的理性设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的酶改造的理性设计方法，其特征在于，包括： 构建蛋白质晶体结构数据集； 基于蛋白质晶体结构数据集添加以氨基酸残基为中心的原子微环境，进行蛋白质晶体结构数据集重构； 所述基于蛋白质晶体结构数据集添加以氨基酸残基为中心的原子微环境，进行蛋白质晶体结构数据集重构，包括： 对蛋白质晶体结构数据集中的每个蛋白质结构构建三维的网格空间； 在所述三维的网格空间中对蛋白质结构位点随机采样，提取氨基酸原子的局部空间作为该蛋白质结构位点的原子结构数据信息； 基于随机采样的蛋白质结构位点，生成该局部结构中每个原子的力场的电荷数据和溶剂可及性数据； 将蛋白质结构位点的物理化学性质数据与所述原子结构数据信息结合形成数据结构张量，得到最终的蛋白质晶体结构数据集； 根据重构后的蛋白质晶体结构数据集，利用预先训练好的氨基酸残基预测模型对重构后的蛋白质晶体结构数据集进行氨基酸残基预测； 所述氨基酸残基预测模型，包括依次连接的第一卷积层、第二卷积层、最大池化层、第三卷积层、最大池化层、全连接网络层以及Softmax层； 根据预测的氨基酸残基概率与实际的天然酶的氨基酸概率的差异程度，确定酶功能优化的潜在位点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南开大学，其通讯地址为：300071 天津市津南区海河教育园区同砚路38号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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