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[发明专利]可端到端完成蛋白质设计和分析检验的方法及系统-CN202310592875.4在审
发明人： 苗洪江;汤一珂;董泽凯;曹嵩;薛贵荣 -专利权人：上海天壤智能科技有限公司
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G16B25/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种可端到端完成蛋白质设计和分析检验的方法及系统，可根据具体需求定向生成蛋白质或蛋白质复合体结构及序列，方法包括：将初始化的蛋白质序列经由本公司自主研发的结构预测算法得出的三维结构进行基于置信性、稳定性、目标相关性的loss计算；根据得出的loss基于马尔可夫链蒙特卡洛算法或梯度回归，不断改善设计的蛋白质序列和结构；将设计的蛋白质结构放入序列设计模型进行侧链的优化，并经过筛选得出最优的候选蛋白质。该方法采用可训练的模型将蛋白质设计具体化、自动化，并能够生成结构与序列均完全不同于天然蛋白质的全新人工蛋白质。
可端到端完成蛋白质设计分析检验方法系统

[发明专利]蛋白质三维结构预测方法及系统-CN202310431274.5在审
发明人： 苗洪江;汤一珂;曹嵩;薛贵荣 -专利权人：上海天壤智能科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种蛋白质三维结构预测方法及系统，包括：步骤S1：获取蕴含蛋白质共进化信息的多序列排列矩阵以及蛋白质模板，并进行MSA序列与残基对编码的转换，获得MSA序列编码与残基对编码；步骤S2：MSA序列编码与残基对编码通过循环注意力神经网络进行更新生成最新MSA序列编码与残基对编码；步骤S3：基于当前残基对编码、目标序列编码以及起始主链框架Ti通过不变点注意力神经网络对当前的目标序列编码进行更新；步骤S4：基于当前目标序列编码更新主链框架，并计算氨基酸间的扭转角度，从而得到蛋白质主链结构，再通过残基网络计算出侧链原子角度与最终三维结构。
蛋白质三维结构预测方法系统

[发明专利]基于深度学习的蛋白质结构预测方法及系统-CN202011158028.X有效
发明人： 苗洪江 -专利权人：上海天壤智能科技有限公司;上海天钻智能科技有限公司
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的蛋白质结构预测方法及系统，尤其是一种基于深度学习和生物信息理论的蛋白质三维结构模拟方法，该方法包括：蛋白质同源矩阵的搜索步骤、相关特征数据的计算步骤、蛋白质残基间距离与角度预测的网络构建步骤、距离与角度的预测准确度评估步骤、基于距离及角度的三维模型快速生成及优化步骤、三维结构模型的筛选步骤、及预测结果的评估步骤。该流程与传统方法相比，具有预测准确、快速的优势，可进行高通量的宏蛋白质组模拟。
基于深度学习蛋白质结构预测方法系统

[发明专利]双层互强化的蛋白质三维结构预测方法及系统-CN202110626528.X在审
发明人： 苗洪江;汤一珂;沈邱难;薛贵荣 -专利权人：上海天壤智能科技有限公司
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种双层互强化的蛋白质三维结构预测方法及系统，包括：获取蕴含蛋白质共进化信息的多序列排列矩阵以及蛋白质模版，并分别转化成嵌入向量，输入到基于注意力机制的多头神经网络；通过在序列边和残基边分别进行并互相更新的方式提取蛋白质中每对氨基酸序列的相互作用关系；多头神经网络的一个头输出每对儿氨基酸残基间距离的概率分布，另一个头输出每个氨基酸残基扭转角的角度概率分布；根据输出的每对儿氨基酸残基间距离的概率分布和每个氨基酸残基扭转角的角度概率分布，通过梯度下降法得到最符合的预测距离/角度的三维结构作为预测结果。本发明能够让网络能够更加均衡地提取全局化信息，从而更准确地预测蛋白质整体三维结构。
双层强化蛋白质三维结构预测方法系统