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[发明专利]一种蛋白质结构的预测方法及相关装置-CN202310400042.3在审
发明人：刘思睿;楚浩田;倪宁曦;高毅勤;王紫东;韦佳辰;谢豫豪;牟方菁;李俊彬;王程浩 -专利权人：北京昌平实验室;华为技术有限公司
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：一种蛋白质结构的预测方法，应用于人工智能技术领域。在该方法中，通过基于对蛋白质结构进行检测得到的实验数据，提取得到蛋白质结构的约束信息，该约束信息能够指示蛋白质在结构上所满足的约束关系，并将约束信息和蛋白质的氨基酸序列共同作为神经网络模型的输入，执行蛋白质结构的预测，能够实现利用约束信息辅助模型预测蛋白质结构，提高模型预测得到的蛋白质结构的精度。并且，由于本方案是通过模型来实现蛋白质结构的预测，无需人工参与，能够有效地提高蛋白质结构预测的效率。
一种蛋白质结构预测方法相关装置

[发明专利]电镜可解析性评估方法及装置、电子设备和存储介质-CN202210038650.X在审
发明人：李梦鹤;夏溪辰;管峥;倪晓丹;刘传 -专利权人：水木未来（北京）科技有限公司
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本公开涉及一种电镜可解析性评估方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取待评估蛋白质结构的蛋白质电镜图像的参数；在图像的分辨率小于或等于预设分辨率阈值的情况下，确定待评估蛋白质结构中是否包括预设蛋白质结构；在包括预设蛋白质结构的情况下，根据预设蛋白质结构的分子量，确定蛋白质的电镜可解析性评估结果。根据本公开的实施例的电镜可解析性评估方法，可通过蛋白质电镜图像的分辨率、预设蛋白质结构及其分子量等参数在解析前评估蛋白质的电镜可解析性，可筛选出电镜可解析的蛋白质结构进行解析，以节省时间和经济成本，减少在不可解析的蛋白质结构中浪费的成本并可为建立蛋白质靶点的数据库提供有效信息。
电镜可解析评估方法装置电子设备存储介质

[发明专利]制备纤维状蛋白质的方法以及使用纤维状蛋白质的治疗方法-CN200980108842.6有效
发明人：杨淑美;梁启铭;陈彦伯;黄俊勇 -专利权人：中央研究院
申请日： 2009-03-13 - 公布日： 2011-04-13 - 主分类号： C07K1/107 文献下载
摘要：一种用来将球状蛋白质结构改变为纤维状蛋白质结构的方法。一种用来将未折叠的蛋白质结构改变为纤维状蛋白质结构的方法。此方法包括以下步骤：提供球状蛋白质；形成含有该球状蛋白质的溶液；向所述溶液内加入尿素以使该球状蛋白质展开；将该溶液加入分子分筛管柱中；以及用含有洗涤剂的溶液洗脱。一种治疗癌症的方法，此方法包括以下步骤：提供蛋白质；将该蛋白质改变为纤维状结构；以及对需要治疗的患者施用治疗有效量的纤维状结构蛋白质。一种用来生产疫苗佐剂或抗原佐剂的方法，此方法包括提供蛋白质以及将此蛋白质改变为纤维状结构的步骤。
制备纤维状蛋白质方法以及使用治疗

[发明专利]一种基于异构生物网络融合的关键蛋白质识别方法-CN201910092676.0有效
发明人：赵碧海;胡赛;王雷;李学勇;张志宏 -专利权人：长沙学院
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异构生物网络融合的关键蛋白质识别方法，包括以下步骤：获取酵母蛋白质相互作用网络拓扑结构、蛋白质结构域信息、蛋白质同源信息以及蛋白质亚细胞定位信息；分别建立蛋白质‑蛋白质互作网络P_G、结构域‑结构域互作网络D_G和蛋白质‑结构域关系网络PD_G；融合三网络PD_G三个网络，建立异构网络HG；建立蛋白质和结构域的初始化得分向量h0；基于随机游走模型，迭代地计算蛋白质和结构域的得分向量ht，直到稳定状态；根据稳定状态时蛋白质的得分进行排序，识别关键蛋白质。本发明改进了关键蛋白质识别方法研究中多源生物数据的融合方式，大大提高了关键蛋白质的识别准确率。
一种基于生物网络融合关键蛋白质识别方法

[发明专利]基于深度学习挖掘蛋白质相互作用类型的预测方法-CN202211320402.0在审
发明人：黄剑平;方杨越 -专利权人：杭州师范大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明涉及基于深度学习挖掘蛋白质相互作用类型的预测方法。本发明通过构建蛋白质相互作用类型预测模型SE3NET‑PPI，仅需要蛋白质序列信息即可完成端到端的训练，将蛋白质3D结构信息转化成SE(3)不变矩阵图并使用卷积神经网络CNN和金字塔池化技术SPP对结构特征进行提取；根据所述蛋白质相互作用数据库中的蛋白质对构建蛋白质相互作用网络，然后将蛋白质序列经过预训练模型嵌入层得到蛋白质节点特征以及前述的蛋白质相互作用网络输入到同构图神经网络GIN提取蛋白质网络的拓扑信息结构将上述特征经特征融合后输入到MLP中，输出蛋白质对对应的作用类别的预测结果；融合了蛋白质的序列信息、结构信息以及PPI网络的拓扑信息来预测蛋白质相互作用类型，提高了预测准确率。
基于深度学习挖掘蛋白质相互作用类型预测方法

[发明专利]化合物库处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202210369755.3在审
发明人：黄宁桥;吴家祥;沈涛;刘伟 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于人工智能的化合物处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品；涉及人工智能技术；方法包括：获取目标蛋白质序列的多个蛋白质预测结构；对多个蛋白质预测结构进行反聚类处理，得到每个蛋白质预测结构所属的组别，其中，每个组别包括多个不同的蛋白质预测结构；基于每个组别中的蛋白质预测结构的空间结构以及目标蛋白质序列的空间结构进行图结构构建处理，得到每个组别中的蛋白质预测结构的图结构；基于每个蛋白质预测结构的图结构进行结构质量预测处理，得到每个蛋白质预测结构的结构质量指标。通过本申请，能够结合多空间结构，以提高结构质量预测的准确性。
化合物处理方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]基于结构网络模型的蛋白质功能位点预测方法-CN201810643576.8有效
发明人：严文颖;沈百荣;杨洋 -专利权人：苏州大学
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于结构网络模型的蛋白质功能位点预测方法，包括：预测蛋白质结合位点；输入关于演化、物理化学性质、结构以及动态性这四个方面衡量蛋白质中每个残基的性质；基于蛋白质的三维结构对每个蛋白质构建其点加权的蛋白质结构网络(Node‑weighted Protein Structure Network，NPSN)；定义并计算点加权的蛋白质结构网络的参数；基于以上网络参数，利用随机森林模型预测蛋白质中的别构残基的概率。整合残基物理化学性质、序列信息、蛋白质结构特征、动态特征，节省时间，适用于大规模的、批量蛋白质功能位点预测，并提高预测的准确性。
基于结构网络模型蛋白质功能预测方法

[发明专利]用于预测蛋白质复合物结构的方法、设备、介质及程序产品-CN202310431117.4有效
发明人：许锦波 -专利权人：北京分子之心科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本申请的目的是提供用于预测蛋白质复合物结构的方法、设备、介质及程序产品，该方法包括从蛋白质序列数据库中查询获取目标蛋白质复合物的所有单链MSA，其中，每个单链MSA对应所述目标蛋白质复合物的一个成分链；基于蛋白质语言模型匹配所有单链MSA里面的蛋白质序列，以产生目标蛋白质复合物的MSA；将所述目标蛋白质复合物的MSA输入深度学习模型以获得所述目标蛋白质复合物的预测结构，有效提高蛋白质复合物结构预测的准确性和计算效率
用于预测蛋白质复合物结构方法设备介质程序产品

[发明专利]一种基于蚁群算法的蛋白质结构的全原子预测方法-CN202210813965.7在审
发明人：王威丹;广心升;鞠兴良 -专利权人：青岛超蓝生物信息科技有限公司
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：一种基于蚁群算法的蛋白质结构的全原子预测方法，所述全原子预测方法通过提供蛋白质氨基酸序列及各个氨基酸上原子的空间坐标，就能构建出蛋白质原子的三维结构，包括蛋白质主链和侧链在内的全原子的坐标；这些原子的位置与它们之间的相互作用共同决定了蛋白质的三维构型本发明利用最优化技术，通过模拟蛋白质折叠过程来优化蛋白质模型，使其改变为接近天然蛋白质的分子构型。模拟蛋白质折叠这一过程，使蛋白质模型能够继续折叠，直到接近天然构象。本发明考虑蛋白质的主链结构与侧链的全原子模型，对全原子模型进行整体优化。
一种基于算法蛋白质结构原子预测方法

[发明专利]一种基于蛋白质相互作用网络和网络拓扑结构特征识别蛋白质功能的方法-CN201510494750.3在审
发明人：李占潮;邹小勇;戴宗 -专利权人：广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;广东药学院;中山大学
申请日： 2015-08-12 - 公布日： 2015-12-09 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蛋白质相互作用网络和网络拓扑结构特征识别蛋白质功能的方法。首先，构建节点和边加权的蛋白质相互作用网络，节点代表蛋白质、边代表其相互作用；然后，采用蛋白质一级结构描述符和蛋白质-蛋白质相互作用信任得分对网络中的节点和边加权；收集蛋白质功能注释数据，构建数据集，基于图论，提出新的具有全局和局部信息地网络拓扑结构特征蛋白质；最后，采用最小冗余最大相关方法选择特征、利用支持向量机构建模型预测蛋白质功能。本发明的蛋白质功能预测方法显著优于现有技术，对序列相似性和采样具有鲁棒性，同时由于不需要蛋白质的三维结构等信息，本方法简单、快速、准确、高效，有望应用于蛋白组学等研究领域。
一种基于蛋白质相互作用网络拓扑结构特征识别功能方法

[发明专利]使用以蛋白质结构嵌入为条件的生成模型预测蛋白质氨基酸序列-CN202280012034.5在审
发明人： A·W·森尼尔;S·科尔;J·伊姆;R·J·贝茨;C-D·尤内斯库;C·T·C·纳什;A·拉扎维-内马托拉希;A·普里策尔;J·江珀 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：用于进行蛋白质设计的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。在一个方面，一种方法包括：使用具有多个嵌入神经网络参数的嵌入神经网络处理表征靶蛋白质的靶蛋白质结构的输入，以生成靶蛋白质的靶蛋白质结构的嵌入；基于所述靶蛋白质结构的嵌入确定所述靶蛋白质的预测的氨基酸序列，包括：将具有多个生成神经网络参数的生成神经网络以靶蛋白质结构的嵌入为条件；以及通过以靶蛋白质结构的嵌入为条件的生成神经网络生成靶蛋白质的预测的氨基酸序列的表示。
使用蛋白质结构嵌入条件生成模型预测氨基酸序列

[发明专利]一种基于张量随机游走的关键蛋白质识别方法-CN201811550297.3有效
发明人：赵碧海;胡赛;王雷;李学勇;张帆;田清龙 -专利权人：长沙学院
申请日： 2018-12-18 - 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张量随机游走的关键蛋白质识别方法,包括以下步骤：获取蛋白质相互作用网络拓扑结构、蛋白质结构域信息、基于时间序列的基因表达信息以及蛋白质同源信息；根据上述信息，建立蛋白质节点相互作用中不同蛋白质节点间的关联关系；根据所述蛋白质同源信息对蛋白质节点的枢纽得分进行初始化；以蛋白质相互作用中不同蛋白质节点间的关联关系建立张量模型；基于所述张量模型进行迭代计算得到每个蛋白质节点的枢纽得分并进行排序，将序列排行前n个蛋白质节点作为关键蛋白质本发明简单有效，通过与其他方法比较，及在多个数据集上测试表明，该发明在关键蛋白质识别方面具有较好的预测性能。
一种基于张量随机游走关键蛋白质识别方法

[发明专利]基于蛋白质表面低熵水合层识别的蛋白质-蛋白质对接方法及装置-CN202210138581.X有效
发明人：杨霖;侯成宇;廖晨辰;赫晓东 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：基于蛋白质表面低熵水合层识别的蛋白质‑蛋白质对接方法及装置，涉及蛋白质‑蛋白质对接结构的预测方法及装置。为了解决目前的蛋白质结构预测方法存在蛋白质对接位点预测不准确的问题。本发明将蛋白质表面疏水基团和含少量氧原子、氮原子的疏水基团以及蛋白质表面形成分子内氢键的某些亲水基团识别为低熵区域。在计算机程序里根据蛋白质表面低熵水合层理论改变蛋白质某些氮、氧亲水原子为疏水碳原子，然后将蛋白质表面切割为多个平面，在每个平面内选出处于疏水连通区域的原子，分别计算每个疏水连通区域表面原子的面积和形状，选出疏水连通面积最大的平面，将该连通区域作为可能的对接位置，对蛋白质‑蛋白质对接位点进行预测。
基于蛋白质表面水合识别对接方法装置

[发明专利]蛋白质-蛋白质结合亲和力预测方法、计算机和存储介质-CN202210006382.3在审
发明人：杨雍逍;王攀;朱宝亭 -专利权人：香港中文大学（深圳）
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种蛋白质‑蛋白质结合亲和力的预测方法，包括：获取蛋白质‑蛋白质复合物的结构信息，并根据所述结构信息计算所述蛋白质‑蛋白质复合物中原子的表面信息和界面信息；按照氨基酸类型将所述蛋白质‑蛋白质复合物中原子的表面信息和界面信息进行划分；通过线性模型、非线性模型、混合模型以及神经网络模型按照所述界面信息和表面信息对亲和力的不同贡献进行整合，得到所述蛋白质‑蛋白质复合物中多个原子的亲和力信息。
蛋白质结合亲和力预测方法计算机存储介质

[发明专利]蛋白质结构预测模型的训练方法和蛋白质结构预测方法-CN202110202971.4在审
发明人：王博远;赵沛霖 -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：本申请实施例提供的蛋白质结构预测模型的训练方法和蛋白质结构预测方法，涉及计算机技术领域。本申请实施例提供的蛋白质结构预测方法和蛋白质结构预测方法，训练数据集中的每个氨基酸序列样本均具有第一表征矩阵和第二表征矩阵，基于各个氨基酸序列样本的第一表征矩阵和第二表征矩阵，并采用知识蒸馏的方法，借助辅助训练的分类网络对蛋白质结构预测模型包含的特征增强网络和结构预测网络进行联合训练，得到的蛋白质结构预测模型，可以基于待处理蛋白质的低质量的特征表征矩阵，对待处理蛋白质的结构进行预测，获得精度较高的蛋白质结果预测结果，提高蛋白质结构预测的预测精度。
蛋白质结构预测模型训练方法