买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种基于多模态特征融合与可解释网络的蛋白质分类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：CN121354679B 。

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：202511909191.8，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于多模态特征融合与可解释网络的蛋白质分类方法是由蒋少华;文启鹏;李亚楠设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征融合与可解释网络的蛋白质分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态特征融合与可解释网络的蛋白质分类方法。该方法通过融合蛋白质序列和结构的多模态特征，并采用可解释神经网络模型进行分类。利用预训练的蛋白质语言模型提取序列特征，结合高级蛋白质结构预测模型获取蛋白质的三维结构信息。并将序列和结构特征通过改进的注意力机制或图神经网络进行融合，形成高维的综合表示。最后，采用具有可解释性的分类网络输出预测结果，并给出关键特征贡献的解释。本发明方法能够高效准确地识别DNA结合蛋白，显著提升预测精度，具有良好的跨物种泛化能力，并增强模型决策透明度。

本发明授权一种基于多模态特征融合与可解释网络的蛋白质分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合与可解释网络的蛋白质分类方法，其特征在于包括以下处理步骤： 获取待测蛋白质的氨基酸序列；基于预训练的蛋白质序列语言模型对所述氨基酸序列进行编码，得到表征序列局部及全局上下文信息的第一特征表示，作为序列模态特征； 将所述氨基酸序列输入蛋白质结构预测模型，获得所述待测蛋白质的预测三维结构信息，并基于所述三维结构信息提取第二特征表示，作为结构模态特征； 利用所述三维结构信息和或所述结构模态特征构建蛋白质结构图，具体包括：将待测蛋白质中的每一个氨基酸残基作为图节点；基于残基在氨基酸序列中的相邻关系或基于残基三维坐标之间的空间距离关系，在满足预设距离阈值或接触阈值的节点对之间建立图边；以所述序列模态特征作为节点初始特征，以所述结构模态特征或基于残基间几何关系提取的特征作为边初始特征，从而形成融合序列与结构信息的蛋白质图表示； 将所述序列模态特征与所述结构模态特征输入图神经网络融合模块，通过对所述蛋白质结构图中节点及边的特征传递和更新，对序列模态与结构模态进行交互融合，得到用于刻画所述待测蛋白质整体性质的多模态融合特征表示； 将所述多模态融合特征表示输入被配置为能够提供决策依据的可解释神经网络分类器，得到用于表征所述待测蛋白质是否为DNA结合蛋白的分类结果。

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湖南师范大学，其通讯地址为：410081 湖南省长沙市岳麓区麓山路36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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。