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龙图腾网获悉山西省汾阳医院申请的专利蛋白质翻译后修饰位点的多光谱智能识别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：CN121281642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511476221.0，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权蛋白质翻译后修饰位点的多光谱智能识别系统是由王剑疆设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本蛋白质翻译后修饰位点的多光谱智能识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种蛋白质翻译后修饰位点的多光谱智能识别系统，包括：光谱数据获取模块，控制不同光谱分析仪器并行地对蛋白质样品进行光谱扫描并进行模数转换和格式化，得到多种蛋白质多光谱原始数据；智能分析模块，对每种蛋白质多光谱原始数据进行预处理与特征提取，得到多种标准化光谱特征向量；对每种标准化光谱特征向量进行融合得到多维特征向量并输入至预训练的修饰位点识别深度学习模型，输出识别结果列表，识别结果列表中包含被识别出的蛋白质翻译后修饰位点在蛋白质序列中的位置及每个蛋白质翻译后修饰位点对应的修饰类型；结果输出模块，将识别结果列表进行可视化展示与导出。本发明显著提高蛋白质翻译后修饰位点识别的准确性和通量。

本发明授权蛋白质翻译后修饰位点的多光谱智能识别系统在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质翻译后修饰位点的多光谱智能识别系统，其特征在于，所述系统包括： 光谱数据获取模块，用于控制不同的光谱分析仪器并行地对待测蛋白质样品进行光谱扫描，将由每个光谱分析仪器采集到的模拟光谱信号进行模数转换和初步格式化，得到所述蛋白质样品的多种蛋白质多光谱原始数据； 智能分析模块，用于对每种蛋白质多光谱原始数据分别进行预处理与特征提取，得到每种蛋白质多光谱原始数据对应的标准化光谱特征向量；对每种标准化光谱特征向量进行融合，得到多维特征向量；将所述多维特征向量输入至预训练的修饰位点识别深度学习模型进行分析计算，输出识别结果列表，所述识别结果列表中包含被识别出的至少一个蛋白质翻译后修饰位点在蛋白质序列中的位置信息及每个蛋白质翻译后修饰位点对应的修饰类型； 结果输出模块，用于通过结构化报告形式，将所述识别结果列表进行可视化展示与导出； 所述智能分析模块具体用于： 将每种标准化光谱特征向量按照对应光谱分析仪器的类型进行分组排列，形成分组特征集； 基于所述分组特征集，采用注意力机制的特征融合算法计算每种标准化光谱特征向量的权重系数； 根据计算得到的权重系数对相应每种标准化光谱特征向量进行加权求和，得到加权特征表示； 将所述加权特征表示与所有标准化光谱特征向量进行拼接操作，生成用于表征所述待测蛋白质样品的多光谱特征的所述多维特征向量； 对于所述分组特征集中的任一种标准化光谱特征向量，计算所述任一种标准化光谱特征向量与其它各种标准化光谱特征向量的相关性得分，将所述相关性得分通过softmax函数转换为注意力权重，将所述注意力权重与所述任一种标准化光谱特征向量对应的仪器特异性参数进行加权融合，得到所述任一种标准化光谱特征向量的权重系数； 重复执行上述步骤，直至得到每种标准化光谱特征向量的权重系数； 所述权重系数通过以下公式计算： 其中，表示第i种标准化光谱特征向量的权重系数，表示sigmoid激活函数，表示特征向量的维度，表示第i种标准化光谱特征向量与第j种标准化光谱特征向量的相关性得分通过softmax函数转换得到的注意力权重，表示第j种标准化光谱特征向量，表示仪器特异性参数的权重系数，表示第i种标准化光谱特征向量对应光谱分析仪器的仪器特异性参数，表示标准化光谱特征向量的种类总数。

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