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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利蛋白质设计方法、装置、设备和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：CN118197410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202410324573.3，技术领域涉及：G16B25/00；该发明授权蛋白质设计方法、装置、设备和介质是由薛洋;崔超;方晓敏;张肖男设计研发完成，并于2024-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本蛋白质设计方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种蛋白质设计方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，具体为深度学习、生物计算和大语言模型等技术领域。生成方法包括：构造多个候选蛋白质，其中每个包括原始蛋白质的第一链和基于原始蛋白质的第二链构造的非天然序列；检索得到第一链的第一多序列比对和非天然序列的第二多序列比对；利用预训练初始蛋白质语言模型将第一多序列比对和第二多序列比对匹配得到跨链同源序列；利用蛋白质结构预测模型预测候选蛋白质的结构和第一评分；基于第一评分确定奖励值并对初始蛋白质语言模型进行强化学习训练；利用训练后的目标蛋白质语言模型和蛋白质结构预测模型确定多个候选蛋白质各自的第二评分，以得到蛋白质设计结果。

本发明授权蛋白质设计方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质设计方法，包括： 确定原始蛋白质，所述原始蛋白质包括第一链和第二链； 基于所述第二链构造多个非天然序列，得到多个候选蛋白质，所述多个候选蛋白质均包括所述第一链，并且各自包括所述多个非天然序列中的一个非天然序列； 在蛋白质数据库中检索得到所述第一链的第一多序列比对和所述多个非天然序列各自的第二多序列比对； 利用预训练的初始蛋白质语言模型将所述第一多序列比对和所述候选蛋白质所包括的非天然序列的第二多序列比对进行匹配，以得到该候选蛋白质的多个跨链同源序列； 利用蛋白质结构预测模型处理所述多个候选蛋白质各自对应的多个跨链同源序列，以得到所述多个候选蛋白质各自的预测结构和第一评分，所述第一评分表征对蛋白质结构的预测质量； 基于所述第一评分确定奖励值，并基于所述奖励值对所述初始蛋白质语言模型进行强化学习训练，以得到目标蛋白质语言模型；以及 利用所述目标蛋白质语言模型和所述蛋白质结构预测模型确定所述多个候选蛋白质各自的第二评分，以得到蛋白质设计结果。

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