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[发明专利]确定蛋白质信息的方法、装置、可读介质及电子设备-CN202211289842.4在审
发明人：边成;张志诚;李永会 -专利权人：抖音视界有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G16B25/10 文献下载
摘要：本公开涉及一种确定蛋白质信息的方法、装置、可读介质及电子设备，包括：获取待确定蛋白质信息的目标蛋白质序列；将目标蛋白质序列输入目标蛋白质表示模型，以获取目标蛋白质表示模型输出的目标蛋白质表示；根据目标蛋白质表示，确定目标蛋白质序列的蛋白质信息，蛋白质信息包括蛋白质结构信息、蛋白质功能信息、蛋白质稳定信息以及蛋白质交互作用信息中的至少一个；其中，目标蛋白质表示模型通过多个样本集预先生成，样本集包括样本蛋白质序列和样本蛋白质序列对应的样本序列信息，样本序列信息包括样本蛋白质表示、样本基因本体特征以及样本关系信息，样本关系信息用于表征样本蛋白质序列与样本基因本体特征之间的关系。
确定蛋白质信息方法装置可读介质电子设备

[发明专利]蛋白质特征预处理方法、装置、介质及设备-CN202310010026.3在审
发明人：边成;赵家英;李永会 -专利权人：抖音视界有限公司
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本公开涉及一种蛋白质特征预处理方法、装置、介质及设备，所述方法包括：接收待处理的蛋白质；根据所述蛋白质和训练完成的蛋白质特征预处理模型，获得所述蛋白质对应的蛋白质特征；根据所述蛋白质对应的处理类型和所述蛋白质特征，确定所述蛋白质对应的应用蛋白质特征；蛋白质特征预处理模型包括共享编码器、蛋白质理解解码器和蛋白质生成解码器，共享编码器用于对所述蛋白质进行特征编码获得编码特征，蛋白质理解解码器用于对所述编码特征进行理解解码处理，获得蛋白质理解特征，蛋白质生成解码器用于对所述编码特征进行生成解码处理，获得蛋白质生成特征，所述蛋白质特征包括所述编码特征、所述蛋白质理解特征和所述蛋白质生成特征。
蛋白质特征预处理方法装置介质设备

[发明专利]一种蛋白质模板库的扩充方法及装置-CN201510938160.5有效
发明人：董启文 -专利权人：上海珍岛信息技术有限公司
申请日： 2015-12-15 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： G06F19/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛋白质模板库的扩充方法及装置，包括：从已知结构的原始蛋白质模板库中选择初始蛋白质样本，并通过序列对比算法去除初始蛋白质样本中相似度较高的蛋白质序列，将最终保留的蛋白质序列作为蛋白质样本；通过蛋白质分子设计算法，设计与蛋白质样本相对应的蛋白质序列，并将设计的蛋白质序列加入原始蛋白质模板库，生成初始扩充蛋白质模板库；通过序列对比算法去除初始扩充蛋白质样本中相似度较高的蛋白质序列，将最终保留的蛋白质序列作为扩充蛋白质模板库，可见，在本实施例中，通过对筛选的蛋白质样本进行设计，能扩充现有蛋白质模板库，增加模板库中蛋白质序列的数量，从而提高蛋白质结构预测的精度及准确率。
一种蛋白质模板扩充方法装置

[发明专利]蛋白质特征的预处理方法、装置、介质及设备-CN202211734281.4在审
发明人：边成;赵家英;李永会 -专利权人：抖音视界有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种蛋白质特征的预处理方法、装置、介质及设备，所述方法包括：接收待处理的蛋白质；根据所述蛋白质和训练的蛋白质特征预处理模型，获得所述蛋白质对应的蛋白质特征，其中，所述蛋白质特征为所述蛋白质特征预处理模型中的最后一个特征层输出的特征；其中，所述蛋白质特征预处理模型是基于多个蛋白质样本训练所得的，每一个所述蛋白质样本中包括蛋白质集中的多个蛋白质以及每一蛋白质对应的功能标识，所述蛋白质集为多序列比对MSA。由此，由于蛋白质特征预处理模型在训练的过程中学习到蛋白质集中的进化信息的同时，还能够学习到蛋白质的功能知识，则基于模型对蛋白质进行特征提取时，能够使得提取到的蛋白质特征更准确和丰富。
蛋白质特征预处理方法装置介质设备

[发明专利]蛋白质组的表面增强拉曼光谱检测方法-CN200610163296.4无效
发明人：赵冰;韩晓霞;徐蔚青;赵纯;孙志华 -专利权人：吉林大学
申请日： 2006-12-22 - 公布日： 2007-07-25 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：本发明属于蛋白质分析检测领域，特别涉及一种利用表面增强拉曼光谱在印迹固定化基质上直接对蛋白质进行检测的方法。包括处理蛋白质样品、提取蛋白质组；进行蛋白质电泳，将蛋白质混合物分离；进行蛋白质印迹，将已分离的蛋白质转移到固定基质上；进行银溶胶染色，显示出分离的蛋白质条带或蛋白质点；进行拉曼光谱检测，得到待测蛋白质的拉曼指纹图谱等步骤根据蛋白质的拉曼指纹图谱，可检测出蛋白质组中特定的蛋白质。本发明可用于蛋白质印迹后，固定基质上蛋白质的直接检测，也可用于免疫复合物的检测。本发明在蛋白质组研究的高通量检测方面具有巨大的应用潜力，可为蛋白质组研究提供新的检测手段。
蛋白质表面增强光谱检测方法

[发明专利]蛋白质处理方法、设备、存储介质和计算机程序产品-CN202210567709.4在审
发明人：兰艳艳;宋宇轩 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明涉及蛋白质处理技术领域，尤其涉及一种蛋白质处理方法、设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取待处理蛋白质；根据所述待处理蛋白质，生成所述待处理蛋白质对应的至少一个自生成蛋白质，其中，所述待处理蛋白质与所述自生成蛋白质为同源蛋白；将至少一个所述自生成蛋白质存储至蛋白质数据库，以基于所述蛋白质数据库中的所述待处理蛋白质和/或所述自生成蛋白质，对所述待处理蛋白质进行结构预测。本发明用以解决现有技术中同源蛋白数量少，导致结构蛋白质结构预测结果不准确的缺陷，提高蛋白质结构预测性能。
蛋白质处理方法设备存储介质计算机程序产品

[发明专利]基于氨基酸知识图谱和主动学习的蛋白质改造方法-CN202210121706.8在审
发明人：张强;秦铭;宫志晨;陈华钧 -专利权人：浙江大学杭州国际科创中心
申请日： 2022-02-09 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于氨基酸知识图谱和主动学习的蛋白质改造方法，包括：基于氨基酸的生化属性构建氨基酸知识图谱；结合氨基酸知识图谱对蛋白质数据进行数据增强，得到蛋白质增强数据并进行表示学习，得到第一蛋白质增强表示；利用预训练蛋白质模型对蛋白质数据，或蛋白质数据和氨基酸知识图谱进行表示学习，得到第二蛋白质增强表示；综合第一蛋白质增强表示和第二蛋白质增强表示，得到蛋白质增强表示；以蛋白质增强表示作为样本，采用主动学习从样本中筛选代表性样本并进行蛋白质性质的人工标注，利用人工标注的代表性样本训练蛋白质性质预测模型；利用蛋白质性质预测模型进行蛋白质改造，能够实现对蛋白质的快速准确改造。
基于氨基酸知识图谱主动学习蛋白质改造方法

[发明专利]一种用于发现阿尔兹海默症致病关键蛋白质的方法-CN201810454364.5有效
发明人：唐毅;王凤珍;刘明宇;吴金华;张雷 -专利权人：辽宁大学
申请日： 2018-05-14 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G16B50/00 文献下载
摘要：一种用于发现阿尔兹海默症致病关键蛋白质的方法，其步骤为：1)、收集阿尔兹海默症文献信息，建立文献数据库；2)、建立蛋白质词典；3)、从文献数据库中提取蛋白质的信息，建立蛋白质矩阵；4)、基于蛋白质矩阵，剔除在网络结构分中与其他蛋白质关联性较小于的蛋白质，得到矩阵中的蛋白质网络特征；5)、根据蛋白质网络特征，计算得到蛋白质社群结构；6)、在蛋白质社群结构中，算得到蛋白质相似性；7)、基于蛋白质相似性的结果，挖掘关键蛋白质。本发明通过上述方法，提供了一种研究效率高，节约生物实验成本的阿尔兹海默症致病关键蛋白质的发现方法。
一种用于发现阿尔兹海默症致病关键蛋白质方法

[发明专利]一种蛋白质互作网络构建的方法-CN201510760997.5在审
发明人：朱平;张葵;郑艳 -专利权人：中国人民解放军第四军医大学
申请日： 2015-11-10 - 公布日： 2016-03-09 - 主分类号： G06F19/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛋白质互作网络构建的方法，包括以下步骤：获取感兴趣的蛋白质集合；构建目标蛋白质的一级互作蛋白质数据库，并以此绘制目标蛋白质的一级蛋白质互作网络；构建目标蛋白质的二级互作蛋白质数据库，联合目标蛋白质的一级蛋白质互作网络，绘制目标蛋白质的互作蛋白质数据库。与现有技术相比，本发明构建蛋白质互作网络使用的候选数据库全面广泛，对已有数据库的整合使用和拓展应用思路新颖。该蛋白质互作数据库可以全面广泛地存储现有蛋白质互作关系，来源可靠并便于查询。对未知蛋白质功能的试验验证提供可靠的依据。
一种蛋白质网络构建方法

[发明专利]一种蛋白质结构预测方法、蛋白质结构预测装置及介质-CN202111506982.8有效
发明人：刘鑫 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：本发明提供一种蛋白质结构预测方法、蛋白质结构预测装置及介质。蛋白质结构预测方法，应用于计算机设备，计算机设备包括CPU和至少一个GPU，包括：获取待预测蛋白质结构的目标蛋白质序列。在CPU中，根据目标蛋白质序列的序列长度，确定目标蛋白质序列对应匹配序列的比对数量阈值。根据比对数量阈值，将目标蛋白质序列与预置的蛋白质序列库中的多个蛋白质序列进行比对，确定目标蛋白质序列对应的匹配序列。在预置的蛋白质结构数据库中，确定匹配序列对应的匹配结构。将匹配序列和匹配结构输入至预置在GPU中的蛋白质结构预测模型中进行蛋白质结构预测，得到目标蛋白质序列对应的蛋白质预测结构。能够减少GPU内存的占用，提高GPU的运算速度，加快预测速率。
一种蛋白质结构预测方法装置介质

[发明专利]蛋白质查找方法和设备-CN200780033987.5无效
发明人：寺本礼仁;皆川宏贵;上條宪一 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2007-07-09 - 公布日： 2009-08-26 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种蛋白质查找方法，其中基于通过蛋白质组分析获得的蛋白质表达谱图数据查找与信息直接或间接相关的蛋白质作为目标蛋白质，该方法包括基于通过对谱图数据中的信息和蛋白质表达量的监督学习获得的蛋白质的显著性选择与信息有关的蛋白质作为目标蛋白质；以及基于评估数据评估目标蛋白质的性能。
蛋白质查找方法设备

[发明专利]一种基于多区域划分的蛋白质-蛋白质对接方法及系统-CN202211377734.2在审
发明人：吉君恺;李坚强;周进;杨张帆;贺颖 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本申请提供一种基于多区域划分的蛋白质‑蛋白质对接方法及系统，涉及生物技术领域。该方法包括：通过将对接的两个蛋白质中原子数量相对较大的一个作为受体蛋白质保持其姿态不变，并将该受体蛋白质的表面原子空间划分为若干个子空间，在该若干个子空间内独立并行地进行配体蛋白质的姿态搜索，确定每个子空间产生的候选配体蛋白质构象，大大缩短蛋白质‑蛋白质对接姿态的搜索时长，提高了受体蛋白质与配体蛋白质的对接效率，并通过对各个子空间产生的候选配体蛋白质构象进行合并，再从合并的候选配体蛋白质构象中确定与受体蛋白质对接最佳的配体蛋白质的姿态，提高了受体蛋白质与配体蛋白质的准确率。
一种基于区域划分蛋白质对接方法系统

[发明专利]预测蛋白质间相互作用的方法、装置、介质及电子设备-CN201711271142.1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： 2017-12-05 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种预测蛋白质间相互作用的方法、装置、介质及电子设备。方法包括：获取待预测的目标蛋白质序列对，其包括第一目标蛋白质序列和第二目标蛋白质序列；确定第一目标蛋白质序列和第二目标蛋白质序列各自的同源蛋白质序列；将两个目标蛋白质序列的同源蛋白质序列两两进行组合，获得至少一个同源蛋白质序列对；根据至少一个同源蛋白质序列对，在已知蛋白质序列对中进行检索；若在已知蛋白质序列对中检索到预定数量的同源蛋白质序列对时，预测第一目标蛋白质序列和第二目标蛋白质序列之间具有相互作用。由此，可实现蛋白质间相互作用的快速、准确地预测，为生物研究人员进行生物实验提供较为可靠的数据支持。
预测蛋白质相互作用方法装置介质电子设备

[发明专利]肌肉合成促进剂-CN201480050083.3在审
发明人：神田淳;中山恭佑;三本木千秋 -专利权人：株式会社明治
申请日： 2014-09-12 - 公布日： 2016-06-08 - 主分类号： A61K38/17 文献下载
摘要：本发明提供肌肉合成促进剂，是包含乳蛋白质混合物作为有效成分、用于需要蛋白质即时吸收的对象的肌肉合成促进剂，所述乳蛋白质混合物包含酪蛋白蛋白质和乳清蛋白质，酪蛋白蛋白质相对于乳清蛋白质的蛋白质量比(酪蛋白蛋白质/乳清蛋白质)为2～20。该肌肉合成促进剂发挥与乳清蛋白质同等的速效肌肉合成促进作用。
肌肉合成促进剂

[发明专利]一种基于强化学习的蛋白质进化方法及装置-CN202311172259.X在审
发明人：张强;陈华钧 -专利权人：浙江大学杭州国际科创中心
申请日： 2023-09-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种基于强化学习的蛋白质进化方法，方法包括：获取各样本蛋白质的特征信息，根据各样本蛋白质的特征信息构建蛋白质变异生成模型和评估模型；由蛋白质变异生成模型在初始蛋白质基础上得到一组变异蛋白质；每得到一组变异蛋白质，使用评估模型评估最新得到的该组变异蛋白质中各变异蛋白质的适应度，并判断适应度是否满足预设条件；若适应度不满足预设条件，则根据最新得到的该组变异蛋白质中各变异蛋白质的适应度对蛋白质变异生成模型进行强化学习，并由经强化学习后的蛋白质变异生成模型，在最新得到的变异蛋白质基础上得到新的一组变异蛋白质；若适应度满足预设条件，则从最新得到的该组变异蛋白质中得到目标进化蛋白质。
一种基于强化学习蛋白质进化方法装置

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