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[发明专利]基于多序列比对的酶序列生成方法、装置、介质和设备-CN202211156880.2在审
发明人：余函;张洋铭;罗小舟 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：该酶序列生成方法包括：从序列数据库中筛选出与目标酶的完整氨基酸序列相似的若干条相似氨基酸序列；将完整氨基酸序列和若干条相似氨基酸序列进行多序列比对处理，获得若干条对齐氨基酸序列，其中各条对齐氨基酸序列的长度相同；将若干条对齐氨基酸序列作为训练样本对预先构建好的生成式对抗网络模型进行训练，获得氨基酸序列生成模型；利用氨基酸序列生成模型生成目标酶的多条扩展氨基酸序列。通过筛选相似的天然氨基酸序列并进行多序列比对处理，模型可以充分学习到并保留氨基酸序列中的关键位点信息，这样利用模型生成全新的氨基酸序列中具有酶活性的比例更高。
基于序列生成方法装置介质设备

[发明专利]氨基酸可信度和修饰位点定位的评估方法-CN201710904787.8有效
发明人：杨皓;迟浩;曾文锋;周文婧;王钊伟;王瑞敏;牛秀南;陈振霖;刘超;贺思敏 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种氨基酸可信度评估模型训练方法。该方法包括：根据包含待训练氨基酸的训练肽段产生所述待训练氨基酸的背景肽段集合；从所述训练肽段和所述待训练氨基酸提取多个特征；以所提取的多个特征作为输入向量，以所述待训练氨基酸是否正确作为输出，训练分类模型，得到氨基酸可信度评估模型。本发明获得氨基酸可信度评估模型可用于氨基酸可信度评估和修饰位点定位的评估，提高了氨基酸可信度评估的准确率并且改善了修饰位点定位的评估性能。
氨基酸可信度修饰定位评估方法

[发明专利]植物叶片氨基酸含量检测方法及装置-CN202010224436.4有效
发明人：马韫韬;周龙;王喜庆;柴宏红 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种植物叶片氨基酸含量检测方法及装置，该方法包括：根据植物叶片的高光谱图像，获取待检测氨基酸的预设波段的反射率；将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算，根据计算结果得到待检测氨基酸的含量；其中，所述氨基酸含量检测模型，根据已知氨基酸含量的高光谱图像样本进行拟合后得到。该方法通过高光谱图像获取待检测氨基酸的预设波段的反射率，样品处理简单、效率高且成本较低。将所述预设波段的反射率，输入针对待检测氨基酸预设的氨基酸含量检测模型进行计算，得到待检测氨基酸的含量，能够实现多种氨基酸的快速检测，具有高通量的特点。
植物叶片氨基酸含量检测方法装置

[发明专利]一种信息处理方法、装置及计算机可读存储介质-CN202110203184.1在审
发明人：陈煜钊;卞亚涛;荣钰;徐挺洋 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种信息处理方法、装置及计算机可读存储介质，本申请实施例获取蛋白质样本信息，并将蛋白质样本信息分解为氨基酸残基图结构数据；将氨基酸残基图结构数据输入图神经网络，输出多个氨基酸残基节点向量；根据蛋白质样本信息中的每一氨基酸残基之间的关联度关系构建多个氨基酸微环境样本；将氨基酸微环境样本进行聚类，得到多个聚类类型的氨基酸微环境样本集合；将多个聚类类型作为标签信息与多个氨基酸残基节点向量输入预设分类模型进行训练，得到训练后的预设分类模型；根据预设分类模型对待检测氨基酸残基进行分类。以此，通过对氨基酸残基进行向量表达，并基于自监督学习，得到识别氨基酸的模型，极大提升了信息处理的效率。
一种信息处理方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种蛋白质逆向折叠设计方法、电子设备-CN202310724735.8在审
发明人：伊锴;周冰心;沈逸卿;王宇光 -专利权人：上海途深智合人工智能科技有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛋白质逆向折叠设计方法，该方法包括构建蛋白质氨基酸序列预测模型。蛋白质氨基酸序列预测模型基于扩散概率模型，即利用离散去噪扩散概率模型的扩散过程和去噪过程对于蛋白质的氨基酸分布进行建模。蛋白质氨基酸的特征数据包括氨基酸类型、理化性质、三维坐标、在氨基酸序列上的相对距离。蛋白质氨基酸序列预测模型的构建步骤包括蛋白质数据准备、蛋白质结构表示成蛋白质图、对图节点定义扩散去噪生成过程。对于图节点定义扩散过程，即对蛋白质的氨基酸序列中的每个氨基酸节点定义一个扩散过程，通过一个预定义的转移概率矩阵来实现，该矩阵描述了从一个氨基酸类型到另一个氨基酸类型的转移概率。
一种蛋白质逆向折叠设计方法电子设备

[发明专利]一种氨基酸代谢异常的果蝇模型及其应用-CN201910673487.2在审
发明人：谢永芳;王玲;梁亦龙;罗静之;王允;曾垂省 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： A01K67/033 文献下载
摘要：本发明公开了一种氨基酸代谢异常的果蝇模型及其应用，本发明属于动物模型领域，本发明涉及氨基酸代谢异常模型的建立及应用，目的是提供于针对营养代谢进程的分子通路的研究模型，本发明通过将现有的转基因UAS‑Fbp1RNAi该新型的模型表现出支链氨基酸与芳香族氨基酸的代谢异常，从而可以弥补了体内氨基酸代谢异常的动物模型的不足，此模型有望成为模拟支链氨基酸代谢异常的代谢过程，有利于对营养代谢进行深入研究。
代谢异常氨基酸代谢支链氨基酸动物模型营养代谢芳香族氨基酸体内氨基酸代谢过程分子通路果蝇模型果蝇品系异常模型转基因果蝇应用杂交下调研究表现进程

[发明专利]一种基于流模型的抗体序列结构协同设计方法-CN202210001847.6在审
发明人：邓岳;郭弢 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于流模型的抗体序列结构协同设计方法，包括以下步骤：S1、选取结构抗体数据集作为通用的抗体数据；S2、获取氨基酸序列信息及结构信息；S3、将序列信息及结构信息编码入图神经网络，对神经网络进行更新，得到氨基酸编码；S4、将氨基酸编码输入至第一流模型中进行变换，得到氨基酸类型，将预测到的氨基酸类型输入图神经网络，对其进行更新，得到新的氨基酸编码；S5、将新的氨基酸编码输入至第二流模型中进行变换，得到氨基酸的三维坐标信息；S6、将氨基酸类型及三维坐标信息与真实值做损失函数，最小化损失函数，优化生成模型参数。
一种基于模型抗体序列结构协同设计方法

[发明专利]蛋白质结构模型构建方法、装置、存储介质和电子设备-CN202110172097.4在审
发明人：郑良振;王晟;沈涛;兰海东;吴家祥;裴建国;刘伟;黄俊洲 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本申请提供一种蛋白质结构模型构建方法、装置、存储介质和电子设备，涉及计算机技术领域。本申请实施例提供的蛋白质结构模型构建方法可以基于待处理蛋白质的原始氨基酸序列对应的候选结构模板，构建待处理蛋白质的初始结构模型，针对原始氨基酸序列内的各第一氨基酸对，分别确定各第一氨基酸对中的两个氨基酸之间的实际距离，再基于各第一氨基酸对中的两个氨基酸之间的实际距离，对初始结构模型进行调整，得到待处理蛋白质的目标结构模型。
蛋白质结构模型构建方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于位置特异性权重矩阵的蛋白质生成方法-CN202211312466.6在审
发明人：徐仁军;张之韵;李佳园 -专利权人：浙江大学杭州国际科创中心
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于位置特异性权重矩阵的蛋白质生成方法，包括获得训练样本集；基于训练样本集作通过交叉熵损失函数训练transformer模型，同时输出氨基酸序列概率分布，通过top‑k采样得到预测氨基酸序列，采用psi‑blast方法对预测氨基酸序列进行多序列比对得到位置特异性权重矩阵，对位置特异性权重矩阵进行信息熵计算得到权重特异性矩阵信息值；通过权重特异性矩阵信息值和交叉损失函数构建总损失函数，基于训练样本集通过总损失函数更新模型参数得到氨基酸序列生成模型；将前导序列作为输入依次通过氨基酸序列生成模型生成氨基酸序列，通过trRosetta模型折叠氨基酸序列得到蛋白质二级和三级结构。
一种基于位置特异性权重矩阵蛋白质生成方法

[发明专利]一种利用电子舌系统快速检测黄酒中氨基酸的方法-CN201210119432.5有效
发明人：于海燕;肖作兵;田怀香;牛云蔚;戴鑫 -专利权人：上海应用技术学院
申请日： 2012-04-23 - 公布日： 2012-08-22 - 主分类号： G01N27/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速检测黄酒中氨基酸含量的方法，包括黄酒氨基酸模型的建立，黄酒氨基酸模型的验证，用电子舌系统采集待测黄酒样品味觉指纹信息后调入经过验证的黄酒氨基酸模型，得出待测黄酒样品中的氨基酸含量。该方法能快速检测出黄酒中异亮氨酸、缬氨酸、亮氨酸、丙氨酸、酪氨酸、天冬氨酸、苯丙氨酸、谷氨酸、半胱氨酸、脯氨酸和赖氨酸等11种氨基酸的含量，具有操作简单，检测成本低，与传统的氨基酸自动分析仪法相比，黄酒样品的前处理不复杂
一种利用电子系统快速检测黄酒氨基酸方法

[发明专利]一种氨基酸教具、肽链教具及蛋白质教具-CN201911199755.8在审
发明人：季茂业 -专利权人：苏州若赛石科技咨询有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G09B23/26 文献下载
摘要：本发明公开一种氨基酸教具、肽链教具及蛋白质教具，其中氨基酸教具包括两两成角度且可拆卸连接的第一部分模型、第二部分模型及第三部分模型，第一部分模型包括第一连接件、设于第一连接件一端的氨基模型及设于另一端的α‑碳模型，第二部分模型包括羧基模型，羧基模型与α‑碳模型可旋转连接，第三部分模型包括R基模型，R基模型与羧基模型可旋转连接，该氨基酸教具通过可拆装的三个部分模型，形象地展示氨基酸各部分结构，另外将羧基模型与α‑碳模型、R基模型与α‑碳模型分别设为可旋转连接，α‑碳模型与相邻氨基酸的羧基模型之间设为刚性连接，可生动地展示氨基酸分子中R基团可绕肽键翻转以获得最稳定结构的性质。
一种氨基酸教具蛋白质

[实用新型]一种氨基酸教具、肽链教具及蛋白质教具-CN201922102331.7有效
发明人：季茂业 -专利权人：苏州若赛石科技咨询有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G09B23/26 文献下载
摘要：本实用新型公开一种氨基酸教具、肽链教具及蛋白质教具，其中氨基酸教具包括两两成角度且可拆卸连接的第一部分模型、第二部分模型及第三部分模型，第一部分模型包括第一连接件、设于第一连接件一端的氨基模型及设于另一端的α‑碳模型，第二部分模型包括羧基模型，羧基模型与α‑碳模型可旋转连接，第三部分模型包括R基模型，R基模型与羧基模型可旋转连接，该氨基酸教具通过可拆装的三个部分模型，形象地展示氨基酸各部分结构，另外将羧基模型与α‑碳模型、R基模型与α‑碳模型分别设为可旋转连接，α‑碳模型与相邻氨基酸的羧基模型之间设为刚性连接，可生动地展示氨基酸分子中R基团可绕肽键翻转以获得最稳定结构的性质。
一种氨基酸教具蛋白质

[发明专利]氨基酸食物在构建便秘动物模型、治疗便秘药物中的应用及其构建方法-CN202211266238.X在审
发明人：朱书;胡冀;何恺鑫 -专利权人：合肥瀚微生物科技有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： A01K67/02 文献下载
摘要：本发明涉及生物技术领域，具体涉及氨基酸食物在构建便秘动物模型、治疗便秘药物中的应用及其构建方法。所述便秘动物模型是通过给动物饲喂氨基酸食物获得，所述氨基酸食物的蛋白质来源是以水解后的形式存在，通过以氨基酸食物作为动物的唯一食物来源饲喂至少1.5周构建便秘动物模型。该氨基酸食物不影响动物的体重和生长发育，造模时间短，模型稳定，成功率高，同时对模拟人群中饮食因素导致的便秘具有一致性。
氨基酸食物构建便秘动物模型治疗药物中的应用及其方法

[发明专利]用于生成蛋白质的氨基酸序列的方法和系统-CN202310305072.6在审
发明人：蒂莱利·阿米默;兰德尔·罗伯特·凯切姆;杰里米·马丁·谢弗;鲁蒂略·H·克拉克;约翰·亚历克斯·泰勒 -专利权人：贾斯特-埃沃泰克生物制品有限公司
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：公开了用于生成蛋白质的氨基酸序列的方法和系统。该方法包括：通过计算系统获得包括蛋白质的氨基酸序列的训练数据集，该计算系统包括一个或更多个计算装置，该计算装置具有一个或更多个处理器和存储器；通过该计算系统，基于训练数据集来生成结构化氨基酸序列；通过该计算系统，使用结构化氨基酸序列和生成式对抗网络来生成用于产生与包括在训练数据集中的氨基酸序列相对应的附加氨基酸序列的模型；通过该计算系统，使用该模型和输入向量来生成附加氨基酸序列；通过该计算系统，根据一个或更多个标准来评估附加氨基酸序列，以确定用于附加氨基酸序列的度量。
用于生成蛋白质氨基酸序列方法系统

[发明专利]蛋白质功能预测模型生成、蛋白质功能预测方法及装置-CN201811603037.8有效
发明人：汤一凡;崔朝辉;赵立军;张霞 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛋白质功能预测模型生成方法及装置和一种蛋白质功能预测方法及装置，该蛋白质功能预测模型生成方法，包括：获取训练蛋白质的氨基酸序列特征矩阵；基于训练蛋白质的氨基酸序列特征矩阵，获取第一特征矩阵；第一特征矩阵与训练蛋白质的氨基酸序列中相互作用位点对应；根据第一特征矩阵和第一特征矩阵对应的数据标签训练预先构建的初始模型，得到蛋白质功能预测模型。氨基酸序列特征矩阵包含了训练蛋白质氨基酸序列的深层特征，避免了氨基酸序列表面特征的歧义性，能够更加准确的表达训练蛋白质的功能特征，并且排除了氨基酸序列中与蛋白质相互作用能力无关的氨基酸残基对蛋白质功能预测的干扰
蛋白质功能预测模型生成方法装置

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