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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十六研究所;嘉兴桃园科技有限公司申请的专利基于蛋白质序列数据的生物物种同源性分析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：CN116153409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202111391762.5，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权基于蛋白质序列数据的生物物种同源性分析方法是由高冰涛;翟振刚;王磊;潘智渊;陈媛;王建刚设计研发完成，并于2021-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于蛋白质序列数据的生物物种同源性分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于蛋白质序列数据的生物物种同源性分析方法，解决了检测方法成本高且效率低下的问题。本发明的方法包括：获取X组生物物种的蛋白质序列，根据各组蛋白质序列中各种氨基酸出现频次和各氨基酸的物化性质，生成X组蛋白质序列的氨基酸频次信息向量和氨基酸物化性质平均值向量；根据蛋白质序列中1～K字氨基酸出现的位置信息，生成X组氨基酸位置概率向量；对各组氨基酸位置概率向量降维，得到降维后的氨基酸位置概率向量；根据氨基酸频次信息向量、氨基酸物化性质平均值向量和降维后的氨基酸位置概率向量，计算每两组蛋白质序列的距离，根据距离的大小进行蛋白质序列同源性远近的分析。

本发明授权基于蛋白质序列数据的生物物种同源性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蛋白质序列数据的生物物种同源性分析方法，其特征在于，包括： 获取X组生物物种的蛋白质序列，根据所述各组蛋白质序列中各种氨基酸出现频次和各氨基酸的物化性质，生成X组蛋白质序列的氨基酸频次信息向量和氨基酸物化性质平均值向量；其中，所述X组生物物种的蛋白质序列包括：未知生物物种的蛋白质序列和已知生物物种的蛋白质序列； 根据蛋白质序列长度和计算机算力选择K字取值；根据所述蛋白质序列中1~K字氨基酸出现的位置信息，生成X组氨基酸位置概率向量， 包括： 对每组蛋白质序列均进行如下操作，从而得到X组氨基酸位置概率向量： 对蛋白质序列从1进行排序，并以k字氨基酸中第一个氨基酸对应的排序序号作为k字氨基酸的位置信息值；k字氨基酸为k个指定连续的氨基酸，其中，1≤k≤K； 依次计算各种k字氨基酸在蛋白质序列中出现的位置信息值之和；其中，i为第i种k字氨基酸，； 通过各种k字氨基酸的位置信息值之和与蛋白质序列中所有氨基酸位置信息值之和的比值，获取各种k字氨基酸位置信息占比，得到k字氨基酸位置概率向量； 将1~K字氨基酸的位置概率向量拼接成该组氨基酸的氨基酸位置概率向量，包括： 所述氨基酸位置概率向量，表达为： 其中，k为k字氨基酸中连续氨基酸的数量，1≤k≤K；为k字氨基酸位置概率向量；为第i个k字氨基酸的位置信息占比；为第i种k字氨基酸在蛋白质序列中出现的位置信息值之和，N为蛋白质序列中氨基酸的总数量； 当K≥2时，对各组所述氨基酸位置概率向量进行降维，得到降维后的氨基酸位置概率向量，包括： 所述氨基酸位置概率向量为维向量，其中，； 将所述氨基酸位置概率向量进行零均值化处理，得到测量矩阵； 对所述测量矩阵的协方差矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的个特征值，并以降序排列，取前M个特征值对应的特征向量组成特征向量矩阵；获取与特征向量矩阵对应的氨基酸位置概率向量； 为降维后得到的维的氨基酸位置概率向量； 根据所述氨基酸频次信息向量、氨基酸物化性质平均值向量和所述降维后的氨基酸位置概率向量，计算每两组蛋白质序列的距离，根据所述距离的大小进行蛋白质序列同源性远近的分析； 计算每两组蛋白质序列的距离，包括： 当某一组所述蛋白质序列与至少其他两组所述蛋白质序列的所述距离区分不明显时，分别对各组所述蛋白质序列对应的所述氨基酸位置概率向量进行二次降维，再次计算所述蛋白质序列与其他两组所述蛋白质序列的所述距离。

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中国电子科技集团公司第三十六研究所;嘉兴桃园科技有限公司，其通讯地址为：314033 浙江省嘉兴市南湖区洪兴路387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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