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龍圖騰網恭喜湘潭大學申請的專利基于生成對抗網絡數據生成的蛋白質突變穩定性預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119360959B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411957506.1，技術領域涉及：G16B20/50；該發明授權基于生成對抗網絡數據生成的蛋白質突變穩定性預測方法是由張園;鄧竣升;胡凱;高協平設計研發完成，并于2024-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于生成對抗網絡數據生成的蛋白質突變穩定性預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于生成對抗網絡數據生成的蛋白質突變穩定性預測方法，屬于生物信息技術領域，包括以下步驟：構建蛋白質突變數據集；對Megascale數據集以及蛋白質突變數據集提取蛋白質特征；對生成對抗網絡進行五折交叉驗證，并保存生成器G；通過生成器G生成突變樣本；構建下游任務網絡模型；通過自適應梯度法優化下游任務網絡模型參數；通過驗證集計算評價指標驗證模型性能；通過下游任務網絡模型實現預測。本發明應用生成對抗網絡生成蛋白質突變樣本，有效解決了蛋白質穩定性研究中的數據稀缺問題；生成對抗機制結合循環一致性損失，確保了生成數據的高質量，并成功擴充了數據集，提升了模型對不同突變類型的適應能力。

本發明授權基于生成對抗網絡數據生成的蛋白質突變穩定性預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于生成對抗網絡數據生成的蛋白質突變穩定性預測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：手動構建蛋白質突變數據集；S2：分別對Megascale數據集以及步驟S1構建的蛋白質突變數據集提取蛋白質特征，得到Megascale特征數據集和蛋白質突變特征數據集，并將蛋白質突變特征數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集；所述步驟S2中，對于Megascale數據集中的樣本，選擇突變氨基酸及其周圍的16個氨基酸，提取所有氨基酸的結構和序列信息后，將突變氨基酸作為節點，周圍的16個氨基酸之間的相互作用作為邊，分別構建突變前后樣本的完全圖，從而得到Megascale特征數據集；S3：使用步驟S2獲取的Megascale特征數據集對生成對抗網絡進行五折交叉驗證，并保存訓練完成后的生成器G；所述步驟S3中的生成對抗網絡包含了兩個生成器G、F和兩個判別器DX、DY，均通過自適應特征傳播機制提取信息；首先使用Megascale數據集訓練判別器DX和DY，使DX和DY能夠判別是否為真實樣本，然后再訓練生成器G和F，使得生成器G將突變前的特征樣本根據標簽信息轉換為突變后的特征樣本，并生成突變所導致的穩定性變化值，從而欺騙判別器DY，生成器F將突變后的特征樣本根據標簽信息轉換為突變前的特征樣本，從而欺騙判別器DX；S4：通過生成器G生成突變樣本，并將生成的突變樣本與步驟S2中的訓練集和驗證集結合，得到新的訓練集和驗證集；S5：構建下游任務網絡模型，并使用步驟S4得到的新的訓練集對下游任務網絡模型進行訓練；S6：利用均方誤差損失函數得到下游任務網絡模型整體損失值，并通過自適應梯度法來優化下游任務網絡模型參數；S7：將步驟S4得到的新的驗證集輸入到已訓練完成的下游任務網絡模型中，使用皮爾遜相關系數PCC和均方根誤差RMSE計算得到驗證集的預測性能；S8：將步驟S2中的測試集輸入到下游任務網絡模型，實現對蛋白質突變穩定性的預測。

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