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龙图腾网获悉北京深势科技有限公司申请的专利一种基于三维原子密度图优化分子结构的处理方法和装置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：CN115691658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211385661.1，技术领域涉及：G16B15/00；该发明授权一种基于三维原子密度图优化分子结构的处理方法和装置是由陈伟杰;王宇航;王新颜;张林峰;孙伟杰设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维原子密度图优化分子结构的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种基于三维原子密度图优化分子结构的处理方法和装置，所述方法包括：获取第一3D原子密度图和对应的第一蛋白质序列、第一3D初始结构；基于预设的3D图像识别模型对第一3D原子密度图进行目标识别处理生成对应的第一Cα原子密度图和第一主干原子密度图；根据第一Cα原子密度图和第一蛋白质序列进行残基标注片段识别处理生成多个第一标注片段；根据所有第一标注片段和第一主干原子密度图对第一3D初始结构进行三维分子结构优化处理生成对应的第一优化结构。过本发明，以先验的三维初始结构为优化对象、以来自于三维密度图的Cα原子密度图和主干原子密度图为目标进行全局、局部优化，可以提高三维结构的优化效率。

本发明授权一种基于三维原子密度图优化分子结构的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于三维原子密度图优化分子结构的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一3D原子密度图和对应的第一蛋白质序列、第一3D初始结构； 基于预设的3D图像识别模型对所述第一3D原子密度图进行目标识别处理生成对应的第一Cα原子密度图和第一主干原子密度图； 根据所述第一Cα原子密度图和所述第一蛋白质序列进行残基标注片段识别处理生成多个第一标注片段； 根据所有所述第一标注片段和所述第一主干原子密度图对所述第一3D初始结构进行三维分子结构优化处理生成对应的第一优化结构； 其中，所述第一Cα原子密度图包括多个第一Cα原子；所述第一Cα原子包括第一Cα原子坐标、一个或多个第一肽键方向和多个第一残基类型概率；各个所述第一Cα原子的所述第一残基类型概率的数量相同；所述第一主干原子密度图包括多个第一主干原子密度区域，所述主干原子包括C原子、Cα原子和N原子；所述第一标注片段包括第一片段特征数据；所述第一片段特征数据包括第一片段序号、第一片段类型序列和第一片段起始坐标； 所述基于预设的3D图像识别模型对所述第一3D原子密度图进行目标识别处理生成对应的第一Cα原子密度图和第一主干原子密度图，具体包括：基于所述3D图像识别模型对所述第一3D原子密度图进行残基特征识别得到对应的第一特征图；并对所述第一3D原子密度图进行Cα原子特征识别得到对应的第二特征图；并对所述第一3D原子密度图进行N原子特征识别得到对应的第三特征图；并对所述第一3D原子密度图进行C原子特征识别得到对应的第四特征图；并对所述第一3D原子密度图、所述第一特征图和第二特征图进行Cα原子特征融合生成对应的所述第一Cα原子密度图；并对所述第一3D原子密度图、所述第二特征图、所述第三特征图和所述第四特征图进行主干原子密度区域融合生成对应的所述第一主干原子密度图； 所述根据所述第一Cα原子密度图和所述第一蛋白质序列进行残基标注片段识别处理生成多个第一标注片段，具体包括： 根据所述第一Cα原子密度图的各个所述第一Cα原子的一个或多个所述第一肽键方向进行相邻Cα原子链接从而得到多个第一Cα原子链；并将每个所述第一Cα原子链视为一个对应的第一残基片段；所述第一Cα原子链由多个所述第一Cα原子链接而成，所述第一Cα原子链中每两个链接的所述第一Cα原子各有一个所述第一肽键方向彼此重合并由该对重合的所述第一肽键方向和两个所述第一Cα原子各自的所述第一Cα原子坐标构成二者的链接关系； 对所述第一Cα原子密度图上所述第一Cα原子的所述第一残基类型概率的数量进行统计生成对应的第一残基类型总数M；并对所述第一蛋白质序列的残基类型序列长度进行统计生成对应的第一序列长度L；并对各个所述第一残基片段的所述第一Cα原子的数量进行统计生成对应的第一片段长度Lx； 根据所述第一残基类型总数M、所述第一序列长度L和各个所述第一残基片段的所述第一片段长度Lx对各个所述第一残基片段在所述第一蛋白质序列中的残基片段评分和残基片段起始位置进行预测生成对应的第一残基片段评分和第一残基片段起始位置； 将所述第一残基片段评分超过预设评分阈值的所述第一残基片段记为对应的第一预选残基片段；并根据所述第一蛋白质序列和各个所述第一预选残基片段对应的所述第一片段长度Lx和所述第一残基片段起始位置对各个所述第一预选残基片段进行片段残基类型矫正处理生成对应的第一片段残基类型序列；并对各个所述第一预选残基片段的片段平均概率进行统计生对应的第一片段平均概率；所述第一片段残基类型序列包括多个第二残基类型； 将所述第一片段长度Lx超过预设长度阈值且所述第一片段平均概率超过预设概率阈值的所述第一预选残基片段作为对应的所述第一标注片段；并对得到的多个所述第一标注片段，按对应的所述第一残基片段起始位置的先后顺序排序并将排序索引作为对应的所述第一片段序号；并将各个所述第一标注片段对应的所述第一片段残基类型序列作为对应的所述第一片段类型序列；并将各个所述第一标注片段的第一个所述第一Cα原子的所述第一Cα原子坐标作为对应的所述第一片段起始坐标；并由各个所述第一标注片段对应的所述第一片段序号、所述第一片段类型序列和所述第一片段起始坐标组成对应的所述第一片段特征数据； 所述根据所有所述第一标注片段和所述第一主干原子密度图对所述第一3D初始结构进行三维分子结构优化处理生成对应的第一优化结构，具体包括：以所有所述第一标注片段为目标对所述第一3D初始结构进行局部优化处理生成新的所述第一3D初始结构；以所述第一主干原子密度图为目标按预设的全局优化模式对所述第一3D初始结构进行全局优化处理生成新的所述第一3D初始结构；所述全局优化模式包括第一模式和第二模式；将完成了局部结构优化和全局结构优化的所述第一3D初始结构作为对应的所述第一优化结构输出。

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