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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利蛋白质数据多模态特征对齐方法、装置、设备和存储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：CN119763661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411732128.7，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权蛋白质数据多模态特征对齐方法、装置、设备和存储介质是由徐凡;黄显淞;任智祥;田永鸿设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本蛋白质数据多模态特征对齐方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供蛋白质数据多模态特征对齐方法、装置、设备和存储介质，涉及生物医学技术领域。该方法通过利用蛋白质谱图编码器提取掩码谱图的谱图特征，利用蛋白质序列编码器提取掩码序列的序列特征。利用多模态特征提取模型获取谱图特征的谱图自注意力特征和序列特征的序列自注意力特征，根据谱图自注意力特征和序列自注意力特征进行交叉注意力计算，得到谱图交叉注意力特征和序列交叉注意力特征，并根据谱图交叉注意力特征得到谱图对齐特征，根据序列交叉注意力特征得到序列对齐特征。通过这种自上而下的跨模态特征对齐方式，进行高层次特征的聚合与对齐，提升蛋白质质谱数据的多模态特征提取准确性。

本发明授权蛋白质数据多模态特征对齐方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质数据多模态特征对齐方法，其特征在于，包括： 获取蛋白质谱图数据和蛋白质序列数据，所述蛋白质谱图数据是通过质谱仪分析得到的原始数据，以图谱的形式呈现； 从一维的所述蛋白质谱图数据中选取预设比例的采样点作为掩码点；将所述蛋白质谱图数据中所述掩码点对应的采样数据替换为掩码数据，得到掩码序列；基于预设特征维度对每个所述采样点进行列扩充，得到每个所述采样点对应的采样点序列，所述采样点序列包括与所述预设特征维度数量一致的扩充采样点；在每个所述采样点序列中，获取所述掩码序列中所述采样数据和所述掩码数据的最大值和最小值；获取所述扩充采样点在所述采样点序列的扩充采样位置和对应的所述采样点在所述掩码序列中的序列位置；计算二倍的所述扩充采样位置和所述预设特征维度的第一商值，计算所述最小值和预设值的第二商值，计算所述最大值和所述最小值的第三商值，将所述第二商值作为底数，将所述第一商值作为指数计算得到第一中间值，并计算所述第一中间值和所述第三商值的乘积得到第二中间值；根据所述采样点对应的所述采样数据或所述掩码数据与所述第二中间值的商值得到编码因子，对预设数量的所述扩充采样点对应的所述编码因子计算正弦值得到正弦编码值，以及对剩余的所述扩充采样点对应的编码因子计算余弦值得到余弦编码值；根据所述正弦编码值和所述余弦编码值得到每个所述采样点对应的编码值序列，并根据所有的所述编码值序列得到掩码谱图，利用蛋白质谱图编码器提取所述掩码谱图的谱图特征； 将所述蛋白质序列数据进行掩码得到掩码序列，利用蛋白质序列编码器提取所述掩码序列的序列特征； 将所述谱图特征和所述序列特征输入多模态特征提取模型，利用所述多模态特征提取模型获取所述谱图特征的谱图自注意力特征和所述序列特征的序列自注意力特征，根据所述谱图自注意力特征和所述序列自注意力特征进行交叉注意力计算，得到谱图交叉注意力特征和序列交叉注意力特征，并根据所述谱图交叉注意力特征得到谱图对齐特征，根据所述序列交叉注意力特征得到序列对齐特征。

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