温州医科大学李腾达获国家专利权
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龙图腾网获悉温州医科大学申请的专利基于多分支深度卷积神经网络的蛋白质棕榈酰化转移酶预测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：CN121122422B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511564062.X，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于多分支深度卷积神经网络的蛋白质棕榈酰化转移酶预测方法及系统是由李腾达设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多分支深度卷积神经网络的蛋白质棕榈酰化转移酶预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分支深度卷积神经网络的蛋白质棕榈酰化转移酶预测方法及系统，属于生物信息学与人工智能技术领域。该方法包括：S1、获取待测蛋白序列；S2、将蛋白序列输入预先训练的iPalmT模型；S3、根据模型输出结果判断目标蛋白是否为棕榈酰转移酶。所述iPalmT模型包括编码模块、两路并行卷积分支、特征融合模块与分类模块；每个卷积分支的卷积层堆叠后设有SE模块，用于通道加权与特征重标定。模型通过不同尺度卷积核提取多层次序列特征，经特征融合与残差结构实现高精度预测，可从大规模数据中自动学习多尺度特征，实现端到端棕榈酰转移酶识别，具有高准确性与良好通用性。
本发明授权基于多分支深度卷积神经网络的蛋白质棕榈酰化转移酶预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支深度卷积神经网络的蛋白质棕榈酰化转移酶预测方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1、获取待预测的蛋白质的蛋白序列； S2、将所述蛋白序列输入至预先训练好的棕榈酰转移酶预测模型中； S3、基于所述棕榈酰转移酶预测模型的输出，确定所述蛋白质是否为棕榈酰转移酶， 其中，所述棕榈酰转移酶预测模型包括： 编码模块，用于将蛋白序列编码为长度为1000、宽度为21的one-hot编码矩阵，其中20维对应标准氨基酸，1维用于空位或未知符号填充； 两路并行的卷积分支，用于从所述的one-hot编码矩阵提取多尺度局部序列特征； 特征融合模块，用于将两条所述卷积分支输出的特征向量进行拼接； 分类模块，用于基于融合后的特征进行棕榈酰转移酶预测， 其中，每一路卷积分支包括若干层不同尺寸的二维卷积层，且在卷积层堆叠完成后连接一个SE模块，用于对卷积输出的特征通道进行自适应重标定。
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