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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种深度学习域间约束辅助的多域蛋白质结构组装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：CN116206674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211614327.9，技术领域涉及：G16B15/20；该发明授权一种深度学习域间约束辅助的多域蛋白质结构组装方法是由周晓根;杨子豪;蔡亚贤;张贵军设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习域间约束辅助的多域蛋白质结构组装方法在说明书摘要公布了：一种深度学习域间约束辅助的多域蛋白质结构组装方法，首先输入待组装多域蛋白质的所有单域的三维结构；然后将多域蛋白质结构库中每个模板与每两个连续域的比对进行打分搜索局部模板，并根据每个模板与每个单域的比对进行打分搜索全局模板，选择得分最高的T个局部模板和全局模板作为组装模板，利用DeepPotential预测结构域间的约束信息，从而计算多域蛋白的混合能量函数；针对每个模板，根据该混合能量函数进行N步独立的L‑BFGS模拟，利用能量最低时每个结构域的平移向量和旋转角生成最终的全长模型，最后选择T个局部模板的全局模板中能量最低的结构作为最终组装结构。本发明提供了一种精度较高的多域蛋白质结构组装方法。

本发明授权一种深度学习域间约束辅助的多域蛋白质结构组装方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习域间约束辅助的多域蛋白质结构组装方法，其特征在于，首先，输入待组装多域蛋白质的所有单域的三维结构；然后，将多域蛋白质结构库中每个模板与每两个连续域的比对进行打分得到局部模板，并根据每个模板与每个单域的比对进行打分得到全局模板，选择得分最高的T个局部模板和全局模板作为组装模板，利用DeepPotential预测结构域间的约束信息，从而计算多域蛋白的混合能量函数；针对每个模板，根据该混合能量函数进行N步独立的L-BFGS模拟，利用能量最低时每个结构域的平移向量和旋转角生成最终的全长模型，最后，选择T个局部模板的全局模板中能量最低的结构作为最终组装结构；所述方法包括以下步骤： 1输入待组装多域蛋白质的所有单域的三维结构； 2设置参数：冲突距离阈值dcut，L-BFGS拟牛顿算法独立模拟次数N，组装模板数量T； 3通过蛋白质结构比对工具TM-align，对多域蛋白质结构库中每个模板与每两个连续域的比对进行打分，每个局部模板的得分为每个结构域与模板之间的比对得分TM-score的平均值； 4对多域蛋白质结构库中每个模板与每个单域的比对进行打分，每个全局模板的得分为每个结构域与模板之间比对得分TM-score的调和平均值，并分别选择得分最高的T个局部模板和全局模板作为组装模板； 5利用残基间约束预测工具DeepPotential预测旋转角、氢键网络、残基间距离以及各结构域之间的残基约束对应的置信度Uij，i＝1，2，...，Lm；j＝1，2，...，Ln，其中Lm，Ln表示第m个结构域和第n个结构域的序列长度，Uij表示第m个结构域中的第i个残基与第n个结构域中的第j个残基之间约束的置信度； 6根据所选的每个模板进行组装； 7选择根据T个局部模板的全局模板所生成的能量最低的全长结构作为最终组装结构。

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