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[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]含有乳清蛋白质的中性液体蛋白质饮料的制造方法-CN202080024769.0有效
发明人：辻直人 -专利权人：不二制油集团控股株式会社
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A23L2/38 文献下载
摘要：依然需要提供一种中性液体蛋白质饮料，含有较高浓度的乳清蛋白质，且在制造时、长期保管中难以产生乳清蛋白质的凝聚、沉淀、凝胶化等现象，并能够稳定地维持乳清蛋白质在液体中的分散。一种蛋白质含量为1重量％以上，且pH为6～8的含有乳清蛋白质的中性液体蛋白质饮料的制造方法，其特征在于，含有乳清蛋白质和植物性蛋白质，且添加满足特定要求的粉末状复合蛋白质原材料。
含有蛋白质中性液体饮料制造方法

[发明专利]一种基于人工多酶生化反应网络合成蛋白质的配方和方法-CN201710034697.8在审
发明人：仰大勇;刘阳;周晓;张志昆;杨璐 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-01-18 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： C12P21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工多酶生化反应网络合成蛋白质的配方和方法，配方用于蛋白质合成的细胞提取物；用于蛋白质合成的外加反应物；用于蛋白质合成的基因质粒。本发明以基因质粒为模板，利用细胞提取物中的蛋白质合成机器、蛋白质折叠因子及其他相关酶系，通过添加氨基酸、三磷酸核糖核苷、核糖核酸聚合酶和能量物质等，在细胞外场所进行蛋白质合成与翻译后修饰，完成蛋白质合成本发明的方法简便快速，能够在极短时间内合成大量蛋白质，可满足目前蛋白质结构和功能组学研究要求。能够合成一些生物合成法不能合成的蛋白质，直接以聚合酶链式反应产物为模板进行蛋白质合成，快速筛选具有所需突变基因的蛋白质，实现蛋白质分子的体外定向进化。
一种基于人工生化反应网络合成蛋白质配方方法

[发明专利]一种蛋白质互作网络功能模块挖掘方法及系统-CN202111654761.5在审
发明人：杜航原;郝思聪;王文剑 -专利权人：山西大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明涉及生物组织蛋白质功能模块研究技术领域，提出了一种蛋白质互作网络功能模块挖掘方法及系统。所述方法包括蛋白质互作网络数据预处理环节、蛋白质互作网络功能模块挖掘模型构建及优化环节、蛋白质互作网络功能模块挖掘结果输出环节三个主要组成部分。所述系统包括计算机处理器和内存、蛋白质互作网络数据预处理单元、蛋白质互作网络功能模块模型训练单元、蛋白质互作网络功能模块结果输出单元。本发明保留了蛋白质互作网络的蛋白质互作信息和特征信息，有助于获得更准确的蛋白质模块挖掘结果。此外，利用图自编码器构建蛋白质互作网络节点分类模型，将标签信息加入到蛋白质节点网络表示的学习过程中，提高了蛋白质功能模块挖掘的准确性。
一种蛋白质网络功能模块挖掘方法系统

[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]基于多实例多类标的马尔可夫链注释蛋白质功能的方法-CN201610173526.9有效
发明人：吴庆耀;谭明奎;陈健;韩超;宋恒杰 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-03-23 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多实例多类标的马尔可夫链注释蛋白质功能的方法，所述方法包括：从蛋白质全信息数据库中获取生物三域系统的蛋白质序列数据，所述的蛋白质中的每个结构域处理成一个特征向量，所述的蛋白质的功能是指基因本体中的分子功能；计算蛋白质数据集中每两个蛋白质之间的Hausdorff距离，并使用距离的倒数作为蛋白质之间的相似性度量；使用已注释功能的蛋白质数据学习马尔可夫链模型，并根据学习的模型注释未知功能的蛋白质。本发明使用多实例多类标学习框架中的计算方法注释蛋白质的功能，使用Hausdorff距离计算蛋白质之间的相似性，学习马尔可夫链模型计算蛋白质的类标概率分布，并根据概率分布注释未知功能的蛋白质。
基于实例标的马尔可夫链注释蛋白质功能方法

[发明专利]蛋白质三维结构的预测方法及预测装置-CN201010287704.3有效
发明人：吕强 -专利权人：苏州大学
申请日： 2010-09-17 - 公布日： 2012-04-04 - 主分类号： G06F19/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种蛋白质三维结构的预测方法，包括：a、选择目标蚁群，初始化蚁群算法参数；b、初始化蛋白质构象，建立蛋白质构象与片段库的映射关系；c、以蛋白质构象上的任一位置为起点，目标蚁群在信息素的指引下进行优化，对优化后的蛋白质构象进行能量计算，选择能量最小的蛋白质构象；d、对能量最小的蛋白质构象进行局部优化，并进行能量计算，根据计算结果更新信息素矩阵，并将局部优化后的蛋白质构象的能量与能量最小的蛋白质构象的能量进行比较，选择能量小的蛋白质构象；e、重复步骤c～d，得到较优蛋白质构象；f、对较优蛋白质构象进行Loop重建，得到最优蛋白质构象。本发明还提供了一种蛋白质三维结构的预测装置。
蛋白质三维结构预测方法装置

[发明专利]应用聚乙二醇修饰基因工程蛋白质的方法-CN200810174166.X无效
发明人：梁国栋;张明杰;李圭哲;陈海宁;符启骄;周湘龙 -专利权人：海南海梁生物高科技有限公司
申请日： 2008-11-05 - 公布日： 2009-05-20 - 主分类号： C07K1/107 文献下载
摘要：应用聚乙二醇修饰基因工程蛋白质的方法，将蛋白质溶液加入相应的填料中搅拌反应，使蛋白质均匀地吸附在填料上，然后将吸附蛋白质的填料滤干，加入含活性聚乙二醇(PEG)溶液中，充分搅拌反应，使活性聚乙二醇(PEG)与蛋白质共价结合，然后将填料装柱、洗脱并收集PEG修饰的蛋白质，使蛋白质的修饰及修饰后的蛋白质的分离一步完成。这种新颖的方法一搅拌填料反应法解决了上述文献中生产单聚乙二醇化蛋白质药物产率低下的问题(最高不超过60％)，使生产单聚乙二醇化蛋白质的转化率达到90％以上，并且PEG与蛋白质结合位点均一，体外活性保留与其他方法相当PEG修饰降低了蛋白质的免疫原性，增加了蛋白质的稳定性，延长了蛋白质在体内的半衰期。
应用聚乙二醇修饰基因工程蛋白质方法

[发明专利]豆类蛋白质产品的制备-CN201480024433.9在审
发明人： B·E·格林;M·施魏策尔;R·桑普森 -专利权人：伯康营养科学（MB）公司
申请日： 2014-03-10 - 公布日： 2015-12-23 - 主分类号： A23J1/14 文献下载
摘要：具有至少约50重量％(N×6.25)d.b.的蛋白质含量的豆类蛋白质产品在豆类蛋白质源材料的处理中回收，以形成豆类蛋白质产品，其中在一个实施方案中豆类蛋白质源用钙盐溶液提取。将获得的豆类蛋白质溶液与大部分残余豆类蛋白质源分离，之后处理豆类蛋白质溶液以去除较细的残余固体，所述较细的残余固体任选地洗涤然后干燥以提供豆类蛋白质产品。在另一个实施方案中，豆类蛋白质源用水提取，去除大部分残余蛋白质源，将获得的豆类蛋白质溶液用钙盐处理以沉淀植酸。在初始分离步骤之后，将残留在溶液中的沉淀的植酸和任何较细的残余固体从豆类蛋白质溶液中去除，之后任选地洗涤并干燥以提供豆类蛋白质产品。
豆类蛋白质产品制备

[发明专利]蛋白质水解物以及制备方法-CN200780006451.4有效
发明人：麦迪逊·V·布兰顿;理查德·K·梅里尔;尚恩安·E·古克 -专利权人：利品乐食品公司
申请日： 2007-01-04 - 公布日： 2009-03-18 - 主分类号： A23L1/31 文献下载
摘要：本发明描述了制备蛋白质水解物的方法。这些方法可以包括以下步骤：提供包含蛋白质的溶液，以及将溶液的pH调节至约10.4或更高以形成碱性蛋白质溶液。另外的步骤可以包括将蛋白酶加入碱性蛋白质溶液中，其将至少一部分蛋白质转化成蛋白质水解物。本发明还描述了蛋白质水解物组合物和水溶性食品添加剂。这些添加剂可以包括通过蛋白质底物的蛋白质水解所形成的蛋白质水解物的混合物。该蛋白质水解物可具有约2000至约10,000道尔顿的平均分子量。
蛋白质水解以及制备方法

[发明专利]用于蛋白质鉴定的解码方法-CN201880090531.0在审
发明人：苏贾尔·M·帕特尔;帕拉格·马利克;贾勒特·D·艾格特森 -专利权人：诺迪勒思生物科技公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G16B40/10 文献下载
摘要：提供了用于蛋白质的准确且有效鉴定和定量的方法和系统。在一方面，本文公开了一种鉴定未知蛋白质样品中的蛋白质的方法，其包括接收对所述未知蛋白质进行的多个经验测量的信息；将所述经验测量的信息与包含多个蛋白质序列的数据库进行比较，每个蛋白质序列对应于多种候选蛋白质中的候选蛋白质；以及对于所述多种候选蛋白质中的一种或多种候选蛋白质中的每一种，基于所述经验测量的信息与所述数据库的比较，生成所述候选蛋白质生成所述经验测量的信息的概率，在假定所述样品中存在所述候选蛋白质的情况下未观察到所述多个经验测量的概率，或者所述样品中存在所述候选蛋白质的概率。
用于蛋白质鉴定解码方法

[发明专利]一种蛋白质功能预测方法、装置、终端设备及介质-CN202310130268.6在审
发明人：邓磊;郑荣涛 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：本申请适用于生物信息学技术领域，提供了一种蛋白质功能预测方法、装置、终端设备及介质，通过获取目标蛋白质的序列、相互作用蛋白质的序列、同源蛋白质的序列以及目标蛋白质的结构模板，构建多序列比对；根据多序列比对和结构模板构建三维结构；提取目标蛋白质和相互作用蛋白质的序列特征，得到目标蛋白质和相互作用蛋白质的序列特征；利用蛋白质混合层对序列特征进行混合，得到第一混合特征；对目标蛋白质的序列特征和第一混合特征进行混合，得到第二混合特征；提取三维结构的结构特征；根据第二混合特征和结构特征，得到功能置信分数；根据功能置信分数对目标蛋白质功能进行预测。本申请能提高蛋白质功能预测的准确性。
一种蛋白质功能预测方法装置终端设备介质

[发明专利]一种基于向量相似性检索的蛋白质功能预测方法-CN202310069208.8在审
发明人：王辉;郭贵冰;原发杰 -专利权人：东北大学;西湖大学
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于向量相似性检索的蛋白质功能预测方法，涉及深度学习和蛋白质功能预测技术领域。该方法首先获取蛋白质数据集并进行预处理后按比例划分为训练集、验证集和测试集；然后构建蛋白质功能预测网络模型，训练蛋白质的向量表征；并进行蛋白质功能预测网络模型的预训练；再通过向量相似性检索对测试集中的蛋白质进行功能预测；最后，针对下游蛋白质功能分类任务对蛋白质功能预测网络模型进行模型迁移，进而实现对不同类别的蛋白质功能分类。该方法提出的蛋白质功能预测网络模型可以有效的将相同功能蛋白质的语义表示在向量空间聚类在一起，使用向量相似性检索来做蛋白质功能分类任务，解决了Softmax函数做类别分类的弊端。
一种基于向量相似性检索蛋白质功能预测方法

[发明专利]一种蛋白质结构势能函数的预测方法-CN201911371923.7有效
发明人：潘宪明;吴璐芸;夏霞宇 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种蛋白质结构势能函数的预测方法，包括以下步骤：1)计算蛋白质结构中氨基酸的短程相互作用、长程相互作用以及肽键能量；2)根据肽键的长程相互作用、短程相互作用以及肽键能量初步生成蛋白质结构势能函数；3)准备蛋白质结构已知的蛋白质数据；4)通过蛋白质结构已知的蛋白质数据训练初步生成的蛋白质结构势能函数，直至获得最终蛋白质结构势能函数。本方法采用肽键作为函数的基本单位，更加贴合蛋白质的实际结构，更加全面的考量了蛋白质内部的相互作用，肽键是蛋白质组成的基本单元，具有40％双键的性质，限制了原子的旋转，使用肽键作为结构打分函数的基本作用单位，更加符合蛋白质中氨基酸的相互作用机制。
一种蛋白质结构势能函数预测方法

[发明专利]蛋白质亚细胞定位的空间蛋白质组学深度学习预测方法-CN202210757754.6有效
发明人：郭雪江;李妍;司徒成昊;王兵 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛋白质亚细胞定位的空间蛋白质组学深度学习预测方法，该方法包括：基于蛋白质亚细胞分离组分定量的空间蛋白质组质谱数据，使用差分矩阵捕获每个蛋白质在不同亚细胞分离组分中的变化轨迹来构建特征图谱；利用卷积神经网络的提取蛋白质特征图谱的深度图特征；利用卷积注意力机制模块对深度图特征进行自适应特征优化；进而使用深度神经网络来预测蛋白质亚细胞定位；使用已知亚细胞定位的蛋白质作为训练集进行五折交叉验证，对未知亚细胞定位的蛋白质进行预测；控制蛋白质亚细胞定位的错误发现率，获得高可信度的蛋白质亚细胞定位预测结果。本发明能高效、准确地实现蛋白质亚细胞定位预测，并促进空间蛋白质组学的未来发展和应用。
蛋白质细胞定位空间深度学习预测方法