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龙图腾网获悉鲁东大学申请的专利一种互补决定区3与免疫表位结合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：CN120319302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510807630.8，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种互补决定区3与免疫表位结合预测方法是由赵魁;周树森;刘通;柳婵娟;王庆军;臧睦君设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种互补决定区3与免疫表位结合预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种互补决定区3与免疫表位结合预测方法，属于生物信息学领域。该方法融合多模态异质图建模、图注意力网络（GAT）与多目标损失函数协同优化，旨在突破现有技术在异构数据建模、类别不平衡及预测精度等方面的限制。通过构建互补决定区3节点与免疫表位节点的异质图，引入GAT实现跨模态特征交互，并结合焦点损失函数与AUC损失函数动态权重优化策略，提升模型对困难样本的识别能力和整体排序性能。同时，通过注意力权重实现结合热点残基的可解释性解析。本方法显著提高了互补决定区3与免疫表位结合特异性的预测准确率，可广泛应用于癌症疫苗设计、个体化免疫治疗及自身免疫病研究中，具有重要的理论意义和实际应用价值。

本发明授权一种互补决定区3与免疫表位结合预测方法在权利要求书中公布了：1.一种互补决定区3与免疫表位结合预测方法，其特征在于，通过多模态异质图建模、动态边初始化与多目标损失函数协同优化，显著提高CDR3与免疫表位结合特异性的预测准确率，互补决定区3简称CDR3，包括以下步骤： 步骤1、数据采集与多模态特征提取，从pMTnet、VDJdb等数据库获取CDR3序列与免疫表位肽段，经过去噪、长度标准化、多模态特征提取对数据进行处理； 步骤2、异质图构建与动态边初始化，定义节点分为CDR3节点和免疫表位节点，CDR3节点特征维度为792，免疫表位节点特征维度为1292，边分为两类，正边和负边； 步骤3、图注意力网络设计与训练，图注意力网络简称GAT，GAT结构为2层8头注意力网络，输出维度为128，之后进行动态负样本更新，生成对抗样本并替换比例为20%的低置信度负样本； 步骤4、多目标损失函数协同优化，本方法发明了多损失函数融合策略，解决类别不平衡问题，并进行双优化器协同训练； 步骤5、可解释性分析与结果输出，提取GAT注意力权重，映射至CDR3与免疫表位残基，对贡献度≥0.15的残基对输出为结合热点，最后输出结果，并生成CSV文件； 步骤6、模型验证与超参数调优，采用5折交叉验证，并以AUC作为评估指标； 步骤7、应用输出与实验结果，训练后最终输出CSV文件，输出实验结果。

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