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龙图腾网恭喜南开大学申请的专利一种固有无序蛋白质预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114664378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210236003.X，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权一种固有无序蛋白质预测方法是由赵加祥;王增科设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种固有无序蛋白质预测方法在说明书摘要公布了：一种固有无序蛋白质预测方法，属于生物信息学领域，用于识别固有无序蛋白质区域的深度神经网络结构，该方法使用三个序列特征以及其他已有的蛋白质序列特征作为特征矩阵，利用VGG199变体和两个MLP网络构建深度神经网络实现了较准确的固有无序蛋白质的预测，该结构中VGG19变体位于两个MLP网络之间。三个新颖的序列特征即持久熵、连续两个氨基酸的相关概率特征和连续三个氨基酸的相关概率特征第一次被用于识别固有无序蛋白质区域。该方法利用VGG199变体和两个MLP网络构建深度神经网络MLP‑VGG19‑MLP实现了较准确的固有无序蛋白质的预测。

本发明授权一种固有无序蛋白质预测方法在权利要求书中公布了：1.一种固有无序蛋白质预测方法，其特征是：该方法使用三个序列特征即持久熵、连续两个氨基酸的相关概率特征和连续三个氨基酸的相关概率特征以及其他已有的蛋白质序列特征作为特征矩阵，利用VGG199变体和两个MLP网络构建深度神经网络实现了较准确的固有无序蛋白质的预测；其中包括针对学习样本蛋白质序列，用长度为N的滑动窗口截取相应长度的连续氨基酸片段的步骤；包括针对每个滑动窗口计算持久熵、连续两个氨基酸的相关概率特征、连续三个氨基酸的相关概率特征以及其他已有的蛋白质序列特征作为特征矩阵的步骤；包括将训练样本特征矢量输入到深度神经网络MLP-VGG19-MLP中进行训练，得到最终网络模型的步骤；包括将测试样本特征输入到训练好的深度神经网络MLP-VGG19-MLP中，对每个氨基酸给予判定的步骤；连续两个氨基酸的相关概率特征和连续三个氨基酸的相关概率特征计算公式如下：定义两个集合： 表示在蛋白质序列中连续两个和三个氨基酸的所有的可能性，则两个新的特征为：H2＝[H21,...,H2L]7H3＝[H31,...,H3L]8其中 式中函数I2j和I3j的定义为： 其中wj和分别表示wjwj+11≤j≤L-1和wjwj+1wj+21≤j≤L-2， 其中，和 上式中 其中， 其中wj和分别表示wjwj+11≤j≤L-1和wjwj+1wj+21≤j≤L-2。

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