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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种采用渐近式搜索MSA的蛋白质系综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：CN119964645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510048792.8，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权一种采用渐近式搜索MSA的蛋白质系综预测方法是由张贵军;陈霞;崔新月;葛灵宇;侯铭桦设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采用渐近式搜索MSA的蛋白质系综预测方法在说明书摘要公布了：一种采用渐近式搜索MSA的蛋白质系综预测方法，首先，给定目标蛋白质序列，使用MMSeqs生成MSA。然后，使用DBSCAN方法对每个MSA进行聚类，生成多个子MSA；对于聚类失败的MSA，采用高斯混合模型GMM进行期望最大化EM聚类；接着，使用BLAST序列比对方法，从每个子MSA中选出相似度最高的序列，再次利用MMSeqs生成新的MSA，将所有子MSA合并为一个新的MSA，去除完全相同的序列，并对长度不一致的序列使用MAFFT添加GAP；处理后的MSA再次聚类，最终输入AlphaFold2生成蛋白质系综。本发明有效利用MSA共进化信息以预测蛋白质动态系综。

本发明授权一种采用渐近式搜索MSA的蛋白质系综预测方法在权利要求书中公布了：1.一种采用渐近式搜索MSA的蛋白质系综预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1给定目标蛋白质的序列信息； 2根据给定的目标蛋白的序列信息，使用MMSeqs生成多序列比对MSA； 3对于生成的MSA，进行聚类，聚类时去除序列中GAP占比大于设定阈值的序列； 4对于完成聚类后的子MSA，采用BLAST序列比对方法找出序列中心； 5使用子MSA中序列中心再次使用MMSeqs生成对应的MSA； 6对于生成的这组新的MSA，重复上述处理步骤2至步骤5的处理流程； 7将循环得到的多个子MSA合并为一个新的MSA，确保每个初始序列仅对应一个整合后的MSA； 8移除数据库搜索中重复的序列； 9对于MSA中序列长度和初始序列不同的序列，使用MAFFT多序列比对工具插入适当的GAP； 10使用步骤3的方式聚类，保留GAP占比大于设定阈值的序列； 11将处理好的多个MSA逐次输入到AlphaFold2中生成蛋白质构象系综。

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