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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利基于蛋白质图和蛋白质语言模型的核酸结合蛋白识别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：CN120148649B 。

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：202510225998.3，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权基于蛋白质图和蛋白质语言模型的核酸结合蛋白识别方法是由赵子涵;祝小雷;李想;蒲可设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于蛋白质图和蛋白质语言模型的核酸结合蛋白识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于蛋白质图和蛋白质语言模型的核酸结合蛋白识别方法，属于生物信息学技术领域。本发明将ProtT5蛋白质语言模型提取的高维序列特征与AlphaFold预测的三维结构信息结合起来，使得模型能够同时捕捉序列和结构的丰富特征信息，显著提升NABPs预测的准确性和可靠性；通过GAT网络和BiLSTM网络均增强了序列特征的表示能力，使得所构建的预测模型能够更全面地理解蛋白质序列中的重要信息，从而提高NABPs的预测性能；GAT网络和BiLSTM网络输出的特征进行融合，并通过MLP进行NABPs的分类，使得预测模型能够充分利用不同来源的特征信息，提高了NABPs预测的性能和鲁棒性。

本发明授权基于蛋白质图和蛋白质语言模型的核酸结合蛋白识别方法在权利要求书中公布了：1.基于蛋白质图和蛋白质语言模型的核酸结合蛋白识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：数据集处理 从UniProt数据库中检索蛋白质序列数据，并从AlphaFold数据库中获取相应蛋白质的预测3D结构信息，将序列相似度超过设定值的蛋白质和无法获取结构信息的蛋白质去除，得到训练数据集，然后选定测试数据集； S2：特征提取 使用ProtT5模型生成蛋白质序列的嵌入特征，并根据预测3D结构信息将蛋白质表示为图，得到蛋白质图，捕捉其结构和序列特征； S3：模型建立 利用GAT网络、BiLSTM网络与MLP建立预测模型，在预测模型中，通过GAT网络和BiLSTM网络增强特征表示，然后将GAT网络和BiLSTM网络的输出特征连接起来，通过MLP进行NABPs分类，实现对NABPs的识别； S4：模型训练 利用训练数据集对预测模型进行训练，得到训练后的预测模型； S5：NABPs识别 利用训练后的预测模型对测试数据集中样本进行NABPs识别工作，得到识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽农业大学，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市长江西路130号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。