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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于大规模语言模型的多肽与TCR分子结合关系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：CN118942553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411020937.5，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于大规模语言模型的多肽与TCR分子结合关系预测方法是由李敏;王猛;伍天睿设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大规模语言模型的多肽与TCR分子结合关系预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大规模语言模型的多肽与TCR分子结合关系预测方法，其包括以下步骤：S100、获取待测结合关系的多肽序列和TCR分子上的CDR3片段序列，对待测序列分别进行预处理得到目标输入序列；S200、将所述目标输入序列中的每个氨基酸残基进行特征编码，输出每个序列的编码矩阵；S300、将所述编码矩阵分别输入至训练好的结合关系预测模型中的双向GRU模块中，输出每个序列的全局特征矩阵；S400、将所述每对序列的全局特征矩阵合并后，输入至训练好的结合关系预测模型中的大规模语言模型RetNet中，输出每对序列的关系矩阵；S500、将所述每对序列的关系矩阵输入至结合关系预测模型中，输出所述待测结合关系的多肽序列和TCR分子上的CDR3片段序列的结合概率。

本发明授权基于大规模语言模型的多肽与TCR分子结合关系预测方法在权利要求书中公布了：1.基于大规模语言模型的多肽与TCR分子结合关系预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、获取待测结合关系的多肽序列和TCR分子上的CDR3片段序列，对待测序列分别进行预处理，得到目标输入序列； S200、根据从AAIndex数据库中提取的28个已成功应用于蛋白质结合领域的特征，作为目标输入序列中每个氨基酸残基的物理和化学特征的编码；将所述目标输入序列中的每个氨基酸残基进行特征编码，输出每个序列的编码矩阵； 其中，所述28个已成功应用于蛋白质结合领域的特征为CHOP780202、CIDH920103、CIDH920105、FAUJ880109、GEIM800106、KANM800102、KLEP840101、KRIW710101、PALJ810107、QIAN880123、RACS770103、RADA880108、ZIMJ680104、AURR980120、MUNV940103、NADH010104、FAUJ880111、FINA910104、GEIM800104、NADH010106、LIFS790101、MEEJ800101、OOBM770102、GUYH850105、ROSM880102、SWER830101、ZIMJ680102、MIYS990104； S300、将所述编码矩阵分别输入至训练好的结合关系预测模型中的双向GRU模块中，输出每个序列的全局特征矩阵； S400、将对应的所述每个序列的全局特征矩阵合并后，输入至训练好的结合关系预测模型中的大规模语言模型RetNet中，输出每对序列的关系矩阵； S500、将所述每对序列的关系矩阵输入至结合关系预测模型中，输出所述待测结合关系的多肽序列和TCR分子上的CDR3片段序列的结合概率。

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