河南大学杨伟获国家专利权
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龙图腾网获悉河南大学申请的专利一种基于嵌入特征和动态卷积网络的蛋白质扭转角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：CN117577169B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311330313.9，技术领域涉及：G16B15/20；该发明授权一种基于嵌入特征和动态卷积网络的蛋白质扭转角预测方法是由杨伟;张蕾;韦书佳设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于嵌入特征和动态卷积网络的蛋白质扭转角预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于嵌入特征和动态卷积网络的蛋白质扭转角预测方法，对于给定的蛋白质氨基酸序列，该方法首先采用预训练的蛋白质语言模型生成富含生物信息的嵌入特征，然后采用融合注意力机制的全维度动态卷积网络直接预测扭转角。特别地，通过使用全维度动态卷积，设计的预测网络能够同时学习空间维度、输入通道维度和输出通道维度的注意力并因此提升了网络的特征提取能力。此外，由于网络输出的是扭转角而非扭转角的正弦值和余弦值，所以避免了耗时地使用反正切函数arctan计算扭转角。总之，本发明提出的扭转角预测方法不仅能够基于氨基酸序列进行精确地扭转角预测而且适用于任何预训练的蛋白质语言模型生成的嵌入特征。
本发明授权一种基于嵌入特征和动态卷积网络的蛋白质扭转角预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于嵌入特征和动态卷积网络的蛋白质扭转角预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：基于PISCES服务器从RCSB PDB蛋白质结构数据库中挑选蛋白质链作为训练数据； 步骤2：获取每条蛋白质链的扭转角； 步骤3：采用预训练蛋白质语言模型Ankh_large导出的嵌入特征作为蛋白质链的特征表示； 步骤4：基于全维度的动态1维卷积设计蛋白质扭转角预测网络架构；所述全维度的动态1维卷积采用注意力机制对卷积核进行动态加权，进而实现了输入依赖的卷积操作； 步骤5：基于平均绝对误差设计训练蛋白质扭转角预测网络的损失函数； 步骤6：优化网络设置并确定最终的扭转角预测模型； 步骤7：基于最终的扭转角预测模型进行蛋白质扭转角预测。
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