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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于蛋白质语言模型与多尺度卷积神经网络的Cas蛋白识别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：CN120072053B 。

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：202510140713.6，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权基于蛋白质语言模型与多尺度卷积神经网络的Cas蛋白识别方法及系统是由崔菲菲;闫朝睿;张子龙设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于蛋白质语言模型与多尺度卷积神经网络的Cas蛋白识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于蛋白质语言模型与多尺度卷积神经网络的Cas蛋白识别方法及系统。所述方法包括：获取收集到的不同的Cas蛋白数据集，数据集中包含有蛋白质序列；通过AATP特征通道对输入的蛋白质序列进行编码，将蛋白质序列表征为AATP特征；通过ESM‑2特征通道对输入的蛋白质序列进行编码，提取出蛋白质序列中的蛋白质嵌入特征；将压缩后的AATP特征、ESM‑2特征进行融合，得到融合特征；基于融合特征对Cas蛋白识别模型训练。通过使用双特征通道分别对输入的蛋白质序列进行编码，提取出两个特征之后再进行压缩降维融合处理，使得训练出的Cas蛋白识别模型能够简单快捷的筛选出可能的Cas蛋白，高效且成本低。

本发明授权基于蛋白质语言模型与多尺度卷积神经网络的Cas蛋白识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于蛋白质语言模型与多尺度卷积神经网络的Cas蛋白识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取收集到的不同的Cas蛋白数据集，并将所述Cas蛋白数据集划分为两个目标数据集，且所述目标数据集中包含有蛋白质序列； 确定AATP特征通道、ESM-2特征通道，通过所述AATP特征通道对输入的所述蛋白质序列进行编码，将所述蛋白质序列表征为AATP特征，包括：通过所述AATP特征通道中的位置特异性评分矩阵捕获所述蛋白质序列中不同位置的保守性和进化信息；基于所述位置特异性评分矩阵中的值，提取出所述蛋白质序列中不同类型氨基酸的偏好信息；根据所述偏好信息、保守性和进化信息从所述位置特异性评分矩阵中提取出AATP特征并输出；通过所述ESM-2特征通道对输入的所述蛋白质序列进行编码，提取出所述蛋白质序列中的蛋白质嵌入特征，包括：将所述蛋白质序列输入至所述ESM-2特征通道，所述ESM-2特征通道中设置有蛋白质语言模型ESM-2；通过所述蛋白质语言模型从所述蛋白质序列中提取出蛋白质嵌入特征； 使用神经网络全连接层对所述AATP特征进行压缩处理，得到压缩后的AATP特征，包括：使用两层的神经网络全连接层提取出所述AATP特征；通过所述神经网络全连接层对所述AATP特征进行降维处理，得到压缩后的AATP特征；并使用多尺度卷积神经网络对所述蛋白质嵌入特征进行深度提取，得到ESM-2特征，包括：将所述蛋白质嵌入特征输入至多尺度卷积神经网络，通过所述多尺度卷积神经网络中不同的卷积尺度对所述蛋白质嵌入特征进行深度提取，得到深度特征；对所述深度特征进行压缩降维处理，得到ESM-2特征； 将所述压缩后的AATP特征、ESM-2特征进行融合，得到融合特征；基于所述融合特征对Cas蛋白识别模型训练，并通过训练好的Cas蛋白识别模型进行Cas蛋白识别。

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