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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于知识蒸馏和凸优化改进的蛋白质二级结构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：CN121171322B 。

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：202511706537.4，技术领域涉及：G16B15/20；该发明授权基于知识蒸馏和凸优化改进的蛋白质二级结构预测方法是由李菲;许美玲;苏丽杰;张茏漪设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏和凸优化改进的蛋白质二级结构预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识蒸馏和凸优化改进的蛋白质二级结构预测方法，涉及生物信息学和蛋白质结构技术领域。该方法首先将原始蛋白质氨基酸序列转换为44维特征向量，并采用教师网络生成蛋白质二级结构软标签概率分布，采用学生网络生成初始蛋白质二级结构预测结果；再采用判别器接收蛋白质二级结构的软标签概率分布和初始蛋白质二级结构预测结果，输出区分真伪的概率值；判别器与学生网络交替训练，直至达到预设收敛条件，得到收敛的学生网络；最后将收敛的学生网络的完整参数及配置信息保存为模型文件，使用模型文件处理新蛋白质氨基酸序列特征，输出每个氨基酸位置的二级结构类型概率。

本发明授权基于知识蒸馏和凸优化改进的蛋白质二级结构预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏和凸优化改进的蛋白质二级结构预测方法，其特征在于，包括： 将原始蛋白质氨基酸序列转换为包含序列编码和进化信息的44维特征向量，其中前22维为氨基酸特征，后22维为Profile特征； 采用教师网络处理44维特征向量，通过温度缩放生成包含类间相关性和不确定性信息的蛋白质二级结构软标签概率分布； 采用学生网络基于44维特征向量，通过编码器-解码器结构生成初始蛋白质二级结构预测结果； 采用判别器接收教师网络生成的蛋白质二级结构的软标签概率分布和学生网络生成的初始蛋白质二级结构预测结果，输出区分真伪的概率值； 固定学生网络参数，基于判别器的判别结果，通过最小化二元交叉熵损失和梯度惩罚项的组合损失函数，训练判别器，更新判别器参数； 固定更新后的判别器参数，将学生网络的预测结果输入判别器获取对抗反馈，结合判别器的对抗反馈、教师网络生成的蛋白质二级结构软标签概率分布和真实标签，通过包含交叉熵损失、KL散度损失、对抗损失和凸优化约束的综合损失函数，训练学生网络，更新学生网络参数； 判别器与学生网络交替训练，直至达到预设收敛条件，得到收敛的学生网络； 将收敛的学生网络的完整参数及配置信息保存为模型文件，使用模型文件处理新蛋白质氨基酸序列特征，输出每个氨基酸位置的二级结构类型概率。

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