安徽大学孙战里获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种对不同细胞系下蛋白质必须性预测方法及系统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：CN119889439B 。
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：202411798036.9，技术领域涉及：G16B25/10；该发明授权一种对不同细胞系下蛋白质必须性预测方法及系统是由孙战里;闫宗奇设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种对不同细胞系下蛋白质必须性预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种对不同细胞系下蛋白质必须性预测方法及系统，方法包括：收集蛋白质序列数据；收集外显子信息，利用外显子信息辅助预测不同细胞系下蛋白质的必须性；设置DeepExon网络结构，DeepExon网络结构包括：编码模块，CNN、多头自注意力模块、Bi‑LSTM以及预测模块；在编码模块中，将氨基酸位置权重以及二肽结合概率权重融入到编码操作中；采用CNN网络从原始序列以及外显子信息来提取局部特征；将获取的序列信息特征与外显子特征拼接后送入多头注意力模块；LSTM通过引入记忆细胞和门控机制，从拼接特征中捕捉和存储长期信息；预测蛋白质必须性。本发明解决了未充分考虑考虑细胞系特异性、信息挖掘不够充分，导致针对必须蛋白质的预测准确性及效率较低的技术问题。
本发明授权一种对不同细胞系下蛋白质必须性预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种对不同细胞系下蛋白质必须性预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、收集蛋白质序列数据； S2、根据所述蛋白质序列数据，收集得到外显子信息，通过标注操作处理得到标注外显子位置数据集，利用所述外显子信息辅助预测不同细胞系蛋白质必须性； S3、设置DeepExon网络结构，其中，所述DeepExon网络结构包括：编码模块，CNN网络、多头自注意力模块以及预测模块；其中，在所述编码模块的编码操作中，融入氨基酸位置权重、二肽结合概率权重；采用所述CNN网络，从所述蛋白质数据以及所述外显子信息中，提取局部特征；对所述局部特征中的序列信息特征与外显子特征进行拼接操作，得到拼接特征；利用Bi-LSTM，从所述拼接特征中捕捉、存储长期信息； S4、利用预测模块，根据所述长期信息预测得到蛋白质必须性预测结果。
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