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龙图腾网获悉上海数因信科智能科技有限公司申请的专利基于序列的抗原抗体亲和力预测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：CN116434839B 。

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：202310260376.5，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于序列的抗原抗体亲和力预测方法是由袁野设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于序列的抗原抗体亲和力预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于序列的抗原抗体亲和力预测方法，包括：以下步骤：S1.抗原和抗体的氨基酸序列以及亲和力指标的获取，来自TDC数据库；共493条数据对，其实有431个抗体和401个抗原；获取的序列为抗原和抗体的全长序列，例如KVFGRAKFESNFATNRNTDGGILQIN，每个大写字母表示一个氨基酸残基；S2.每条信息还对应一个kd值，单位molL；每个kd值都转化为‑pkd作为标签；S3.将该数据集平均分成五份，并确保相同的抗原和抗体在同一份中进行五倍交叉验证训练；对于抗体序列只获取CDR区域的部分序列，对于抗原序列，只获取通过预测后的表位部分序列，使神经网络训练时获取关键的结合信息，减轻训练量；同时，结合蛋白质序列的自然语言预训练模型得到的嵌入表征，提高模型准确度。

本发明授权基于序列的抗原抗体亲和力预测方法在权利要求书中公布了：1.基于序列的抗原抗体亲和力预测方法，其特征在于，包括：以下步骤： S1.抗原和抗体的氨基酸序列以及亲和力指标的获取，来自TDC数据库；共493条数据对，其实有431个抗体和401个抗原；获取的序列为抗原和抗体的全长序列，每个大写字母表示一个氨基酸残基； S2.每条信息还对应一个kd值，单位molL；每个kd值都转化为-pkd作为标签； S3.将该数据集平均分成五份，并确保相同的抗原和抗体在同一份中进行五倍交叉验证训练； S4.神经网络是使用Keras库构建和训练的；GRU输出空间的维度设置为512，优化器为sgd，训练进行了100次，学习率为0.01，批处理大小为512； S5.模型预测输出的-pkd值转化为affinity值，单位kcalmol； S6.设置了一个独立的测试集，与训练集不同的抗原抗体序列以及亲和力数据20条； S7.五倍交叉验证结果和独立测试集验证结果Table1，计算真实和预测亲和力的相关系。

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