浙江大学杭州国际科创中心张强获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学杭州国际科创中心申请的专利一种基于语言模型的性质解耦蛋白质生成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：CN116013407B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211686617.4，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权一种基于语言模型的性质解耦蛋白质生成方法是由张强;王泽元;陈华钧设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于语言模型的性质解耦蛋白质生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语言模型的性质解耦蛋白质生成方法，包括：依据氨基酸性质，构建氨基酸性质知识图谱；获取蛋白质数据，并将每条蛋白质数据按照氨基酸性质知识图谱解耦为氨基酸性质序列，并将氨基酸性质序列由性质空间映射到向量空间，得到氨基酸性质序列的向量表示；利用氨基酸性质序列的向量表示对语言模型进行基于因果关系预测任务的建模和训练，来优化语言模型的参数；基于参数优化的语言模型进行蛋白质的生成，该方法能够基于氨基酸性质生成特定的蛋白质。
本发明授权一种基于语言模型的性质解耦蛋白质生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语言模型的性质解耦蛋白质生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 依据氨基酸性质，构建氨基酸性质知识图谱； 获取蛋白质数据，并将每条蛋白质数据按照氨基酸性质知识图谱解耦为氨基酸性质序列，并将氨基酸性质序列由性质空间映射到向量空间，得到氨基酸性质序列的向量表示； 利用氨基酸性质序列的向量表示对语言模型进行基于因果关系预测任务的建模和训练，来优化语言模型的参数； 利用参数优化的语言模型基于已知氨基酸性质序列的向量表示预测下一氨基酸性质的概率分布，利用采样器基于下一氨基酸性质的概率分布预测氨基酸，并将预测的氨基酸的性质补充到已知氨基酸性质序列中，重复此步骤，直到结束，将最终氨基酸性质序列转换为氨基酸序列作为生成的蛋白质。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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