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龙图腾网获悉深圳海量医药科技有限公司申请的专利一种预测多肽在不同血液环境中的稳定性的深度学习算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：CN119889517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411784762.5，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种预测多肽在不同血液环境中的稳定性的深度学习算法是由孙海丰;张城赟设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预测多肽在不同血液环境中的稳定性的深度学习算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种预测多肽在不同血液稳定性的深度学习算法，具体包括：从公共数据库中系统性地收集并整理关于多肽在人体、鼠体以及体内外血液中的半衰期实验数据并且经过严格的数据清洗与校验流程，构建出高质量的数据集作为模型训练的基础。其次创建一个多模态预测模型PepMSND，该模型综合考量多肽的四个关键维度特征即零维的多肽理化性质，一维的多肽SMIELS码，二维的多肽分子图，三维的多肽3D结构。为了有效处理这些不同维度的特征，PepMSND集成了KAN、Transformer、GAT以及SE3‑Transformer等多种先进的神经网络组件。本发明的算法为多肽药物研发中血浆稳定性测试的高成本和高耗时问题提供有效的技术解决方案，从而加速多肽药物的早期开发进程。

本发明授权一种预测多肽在不同血液环境中的稳定性的深度学习算法在权利要求书中公布了：1.一种预测多肽在不同血液环境中的稳定性的深度学习算法，其特征在于包括如下步骤： 步骤一：以多种搜索关键词从不同的数据库中搜集多肽在不同血液中的稳定性数据； 步骤二：对步骤一中收集到的数据进行清洗和整理，不符合要求的多肽包括排除缺少半衰期数据或不确定半衰期数据的肽，排除无法确定相对应序列信息的肽和排除具有复杂修饰且无法通过SMILES码有效表征的肽； 步骤三：在完成数据清洗和整理后，利用ChemDraw21.0.0和SequencetoSMILES.py脚本，为所有多肽添加了SMILES编码表示； 步骤四：在完成步骤三后，运用AlphaFold2、HighFold、RDKit工具为每个多肽构建三维结构； 步骤五：使用RDKit计算多肽的理化性质，并通过随机森林算法筛选出对多肽血液稳定性有重要影响的前140个特征并对其进行保留； 步骤六：完成前面所有处理步骤后，按照多肽在血液中的半衰期是否大于1个小时，将数据分稳定和不稳定两类，并将数据划分为训练集和测试集，用于模型的训练和测试； 步骤七：对预处理完成的数据，构建一个多模态模型PepMSND进行训练，该模型包括用于接收零维特征的KAN模块、处理一维特征的Transformer模块、分析二维特征的GAT模块以及解析三维特征的SE3-Transformer模块； 步骤八：对于多模态模型PepMSND的四个模块KAN、Transformer、GAT、SE3-Transformer的输出，首先各自乘以一个可学习的权重W，然后将这四个加权后的输出进行拼接； 步骤九：将拼接后的输出作为KAN模型的输入，并加入物种和实验环境的特征信息，最终通过降维处理生成一维输出，代表多肽在血液中的稳定性置信度； 步骤十：在完成模型训练后，使用测试集对多模态模型PepMSND的性能进行评估，评估指标包括ACC、Precision、Recall、F1-score、AUC、MCC。

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