中国科学院天津工业生物技术研究所廖小平获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院天津工业生物技术研究所申请的专利基于深度学习的同源寡聚体亚基数量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：CN118335182B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410037949.2，技术领域涉及：G16B15/00；该发明授权基于深度学习的同源寡聚体亚基数量预测方法是由廖小平;毛志涛;马红武;史振坤;袁倩倩;邓芮;吴柯设计研发完成，并于2024-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的同源寡聚体亚基数量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的同源寡聚体亚基数量预测方法，属于蛋白质功能预测技术领域，基于从UniProt数据库中收集的单体蛋白质和寡聚体蛋白质的序列及其相应的亚基数量，基于深度学习技术，开发构建的DeepSub模型，实现预测蛋白质的亚基数量。通过对ComplexPortal数据进行一对一严格比对验证，DeepSub模型表现出很高的准确性，此外，DeepSub模型在辅助AlphaFold2方法准确预测蛋白质实际结构方面显示出较高的价值。
本发明授权基于深度学习的同源寡聚体亚基数量预测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的同源寡聚体亚基数量预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、从已知数据库中收集提取蛋白质序列和亚基数量，创建一个数据集； S2、基于递归神经网络RNN开发了DeepSub模型，并通过创建的数据集进行模型训练； S3、将待预测的同源寡聚体输入到训练好的模型中，得到其亚基数量的预测结果； 所述步骤S2中DeepSub模型的构建包括以下步骤： S21、首先，通过基于序列的深度表示学习的统一有理蛋白质工程UniRep，获取了蛋白质序列的语义表示； S22、随后，利用基于双向门控循环单元Bi-directionalGRU和注意力层的体系结构学习与下游亚基预测任务相关的生物问题； S23、最后，来自注意力层的输出连接到具有与类别数相对应的Softmax激活函数的全连接输出层，得到每个类别的概率。
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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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