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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于数据微调的深度质谱预测方法、系统、设备及介质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：CN116741280B 。

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：202310739711.X，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于数据微调的深度质谱预测方法、系统、设备及介质是由叶坚白;冯福利;卢珊;何向南;吴枫;董梦秋设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据微调的深度质谱预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据微调的深度质谱预测方法、系统、设备及介质，它们是一一对应的方案，方案中：引入基于数据的微调的方案，采用质谱鉴定中的先验知识：目标肽段和诱饵肽段的区别，构建了半监督学习任务，在新的质谱实验数据上，可以动态的调整深度质谱模型，使其泛化到当下的质谱数据，弥补了深度质谱模型和当下实验质谱数据的差距，从而保证了肽段的识别能力，提升了肽段的鉴定数量。

本发明授权基于数据微调的深度质谱预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据微调的深度质谱预测方法，其特征在于，包括： 对实验质谱肽段数据进行预处理，基于目标肽段和诱饵肽段的区别，构建出多组半监督数据，每一组半监督数据中包含所有目标肽段与质谱的匹配结果，以及所有诱饵肽段与质谱的匹配结果；每一组半监督数据划分为互不重叠的半监督训练数据和半监督预测数据； 利用每一组半监督数据中的半监督训练数据分别对深度质谱模型进行半监督微调，获得多个微调后的深度质谱模型； 将每一组半监督数据中的半监督预测数据输入至对应微调后的深度质谱模型，获得的所有微调后的深度质谱模型输出的相应半监督预测数据中肽段的预测质谱，作为集成预测结果； 所述利用每一组半监督数据中的半监督训练数据分别对深度质谱模型进行半监督微调，获得多个微调后的深度质谱模型包括：利用一组半监督数据中的半监督训练数据单独对深度质谱模型进行迭代的半监督微调，获得一个微调后的深度质谱模型，最终获得与半监督数据组数数目相同的微调后的深度质谱模型；其中，利用一组半监督数据中的半监督训练数据单独对深度质谱模型进行迭代的半监督微调的方式包括：将肽段与质谱的匹配结果中的质谱作为实际质谱，利用深度质谱模型对每一肽段的质谱进行预测，并计算预测质谱与对应实际质谱的相似度得分，根据相似度得分从半监督训练数据中筛选出若干肽段与质谱的匹配结果，为筛选出的所有肽段与质谱的匹配结果分别赋予伪标签值，利用伪标签值对深度质谱模型进行优化；其中，肽段包括：目标肽段和诱饵肽段； 所述为筛选出的所有肽段与质谱的匹配结果分别赋予伪标签值，利用伪标签值对深度质谱模型进行优化包括：为筛选出的目标肽段与质谱的匹配结果赋予第一伪标签值，为筛选出的诱饵肽段与质谱的匹配结果赋予第二伪标签值；利用第一伪标签值与第二伪标签值对深度质谱模型进行优化，使深度质谱模型对筛选出的目标肽段的预测质谱与对应实际质谱的相似度得分向第一伪标签值靠近，以及使深度质谱模型对筛选出的诱饵肽段的预测质谱与对应实际质谱的相似度得分向第二伪标签值靠近。

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