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龍圖騰網(wǎng)恭喜湘湖實(shí)驗(yàn)室(農(nóng)業(yè)浙江省實(shí)驗(yàn)室)申請的專利一種高效抗菌肽批量設(shè)計(jì)與評估方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119479776B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510058547.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B5/00；該發(fā)明授權(quán)一種高效抗菌肽批量設(shè)計(jì)與評估方法及系統(tǒng)是由蘇冰倩;邵國青;唐小春;闞興池設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種高效抗菌肽批量設(shè)計(jì)與評估方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種高效抗菌肽批量設(shè)計(jì)與評估方法及系統(tǒng)，屬于生物信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：模型訓(xùn)練模塊，其采集抗菌肽相關(guān)數(shù)據(jù)并構(gòu)建抗菌肽向量數(shù)據(jù)庫、常規(guī)語料庫和模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，利用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練抗菌肽模型；模型部署與應(yīng)用模塊，其調(diào)用抗菌肽模型依次執(zhí)行序列生成、結(jié)構(gòu)模擬、以及模擬評估任務(wù)，批量篩選出候選抗菌肽序列，對候選抗菌肽序列進(jìn)行抗菌肽檢測和評估，依據(jù)評估結(jié)果更新抗菌肽向量數(shù)據(jù)庫和構(gòu)建試驗(yàn)向量數(shù)據(jù)庫以用于抗菌肽模型的增強(qiáng)微調(diào)；人工智能代理，根據(jù)需求動態(tài)調(diào)用模抗菌肽模型實(shí)現(xiàn)任務(wù)調(diào)度和對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行批量處理，這樣實(shí)現(xiàn)抗菌肽的高效批量設(shè)計(jì)、篩選、評估和試驗(yàn)，提升抗菌肽篩選精度，大幅度縮短抗菌肽批量研發(fā)周期。

本發(fā)明授權(quán)一種高效抗菌肽批量設(shè)計(jì)與評估方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種高效抗菌肽批量設(shè)計(jì)與評估系統(tǒng)，其特征在于，包括人工智能代理、模型訓(xùn)練模塊、以及模型部署與應(yīng)用模塊，所述模型訓(xùn)練模塊用于抗菌肽相關(guān)數(shù)據(jù)采集以及預(yù)處理后，構(gòu)建抗菌肽向量數(shù)據(jù)庫和常規(guī)語料庫并構(gòu)建模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，利用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練抗菌肽模型，其中預(yù)處理包括清洗去除缺失值、異常值和重復(fù)值，標(biāo)注抗菌肽序列、物理化學(xué)特性、多級結(jié)構(gòu)、以及關(guān)鍵功能屬性，其中關(guān)鍵功能屬性包括抗菌活性和毒性，對標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化；所述模型部署與應(yīng)用模塊用于基于人工智能代理的需求，調(diào)用抗菌肽模型依次執(zhí)行序列生成、結(jié)構(gòu)模擬、以及模擬評估任務(wù)，批量篩選出同時滿足符合抗菌活性標(biāo)準(zhǔn)、滿足特定結(jié)構(gòu)特性、以及滿足抗菌肽內(nèi)聯(lián)特性的候選抗菌肽序列，所述抗菌肽模型包含序列生成模型、結(jié)構(gòu)模擬模型、以及模擬評估模型，其中序列生成模型用于篩選滿足符合抗菌活性標(biāo)準(zhǔn)的候選抗菌肽序列，結(jié)構(gòu)模擬模型用于對序列生成模型輸出的候選抗菌肽序列做進(jìn)一步篩選，篩選滿足特定結(jié)構(gòu)特性的候選抗菌肽序列，模擬評估模型用于對結(jié)構(gòu)模擬模型輸出的候選抗菌肽序列做進(jìn)一步篩選，篩選滿足抗菌肽內(nèi)聯(lián)特性的候選抗菌肽序列；其中，序列生成模型采用基于Transformer的大語言模型，結(jié)構(gòu)模擬模型采用基于Transformer和StableDiffusion的組合，其中，Transformer用于序列結(jié)構(gòu)信息的嵌入作為引導(dǎo)信息，StableDiffusion用于結(jié)構(gòu)模擬生成，模擬評估模型采用基于Transformer的混合專家模型進(jìn)行模型訓(xùn)練；抗菌活性標(biāo)準(zhǔn)包括序列基本信息，序列基本信息包括抗菌肽序列、物理化學(xué)特性，物理化學(xué)特性包括氨基酸序列長度、凈電荷、疏水性算術(shù)平均值、平均分子量、以及理論等電點(diǎn)；特定結(jié)構(gòu)特性包括序列結(jié)構(gòu)信息，序列結(jié)構(gòu)信息包括抗菌肽的二級結(jié)構(gòu)、三級結(jié)構(gòu)信息，以及在模擬條件下的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性；抗菌肽內(nèi)聯(lián)特性包括抗菌肽的核心功能性評估指標(biāo)，核心功能性評估指標(biāo)包括最小抑菌濃度、毒性，其中毒性包括細(xì)胞毒性和溶血性；然后對候選抗菌肽序列進(jìn)行抗菌肽檢測和評估，依據(jù)評估結(jié)果更新抗菌肽向量數(shù)據(jù)庫和構(gòu)建試驗(yàn)向量數(shù)據(jù)庫，更新后的抗菌肽向量數(shù)據(jù)庫和試驗(yàn)向量數(shù)據(jù)庫用于抗菌肽模型的增強(qiáng)微調(diào)，其中，對候選抗菌肽序列進(jìn)行抗菌肽檢測和評估時，定向?qū)嶒?yàn)測試抗菌肽的抗菌活性、細(xì)胞毒性和溶血性，根據(jù)結(jié)果篩選出高抗菌活性、低細(xì)胞毒性和陰性溶血性的抗菌肽補(bǔ)入到抗菌肽向量數(shù)據(jù)庫，同時將其他的抗菌肽記錄到試驗(yàn)向量數(shù)據(jù)庫；科研人員與系統(tǒng)通過所述人工智能代理交互，根據(jù)需求動態(tài)調(diào)用抗菌肽模型實(shí)現(xiàn)任務(wù)調(diào)度，同時還根據(jù)需求動態(tài)對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行批量處理。

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