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龙图腾网获悉徐州医科大学申请的专利基于跨模态深度学习的抗菌肽活性与MIC值联合预测框架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：CN121350779B 。

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：202511884062.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于跨模态深度学习的抗菌肽活性与MIC值联合预测框架是由左海维;李佳琪;周鹏程;唐佳丽;李雨欣;马金凤设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态深度学习的抗菌肽活性与MIC值联合预测框架在说明书摘要公布了：本发明属于抗菌肽活性识别与评估技术领域，涉及基于跨模态深度学习的抗菌肽活性与MIC值联合预测框架，该框架利用蛋白质语言模型ESM2分别对抗菌肽序列和病原体蛋白质序列进行token级语义嵌入编码；通过包含Mamba模块、多头自注意力机制和DASM1D卷积的多分支结构进行跨模态特征提取与融合；采用多任务解码结构同时实现抗菌肽活性分类和MIC值回归预测；本发明能够有效挖掘序列中的功能特征，显著提升抗菌肽活性与MIC值预测的准确性与泛化能力，为抗菌肽的高通量筛选与理性设计提供了可靠的计算工具。

本发明授权基于跨模态深度学习的抗菌肽活性与MIC值联合预测框架在权利要求书中公布了：1.基于跨模态深度学习的抗菌肽活性与MIC值联合预测框架，其特征在于：包括： 序列编码模块，采用预训练蛋白质语言模型分别对抗菌肽序列与病原体蛋白质序列进行嵌入编码，并引入可学习位置编码，将位置信息注入抗菌肽嵌入序列与病原体蛋白质嵌入序列中；其中：抗菌肽序列具有活性MIC标签； 特征提取与融合模块，包括多层堆叠的残差结构，残差结构包括： Mamba模块，包括用于从抗菌肽嵌入序列与病原体蛋白质嵌入序列中同时捕捉全局长程依赖关系特征、门控加权融合特征以及局部与全局融合特征的并行的多头自注意力分支、Mamba+GLU分支和DASM1D卷积分支、用于动态加权融合全局长程依赖关系特征、门控加权融合特征以及局部与全局融合特征并自适应调整通道特征权重的可学习门控与SE单元和用于将病原体模态的动态加权融合特征显式注入抗菌肽模态的动态加权融合特征中的特征混合单元； 前馈神经网络，通过逐位置线性变换结构，使从Mamba模块输入的特征在具有非线性表达能力的同时具备平滑的梯度； 残差连接与层归一化单元，用于同时保留前馈神经网络的变换结果与原始输入信息； 解码与预测模块，用于将从特征提取与融合模块输入的特征解码为活性分类任务与MIC值回归任务的全局特征向量，通过并行的分类分支和回归分支分别预测活性类别的概率分布和连续预测MIC值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人徐州医科大学，其通讯地址为：221004 江苏省徐州市云龙区铜山路209号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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