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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利统一蛋白质改造方法、装置以及计算机设备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：CN119626323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510152043.X，技术领域涉及：G16B20/50；该发明授权统一蛋白质改造方法、装置以及计算机设备是由张强;秦铭;丁科炎;陈华钧设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本统一蛋白质改造方法、装置以及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种统一蛋白质改造方法、装置以及计算机设备，通过基于文本‑蛋白质对数据集，微调初始蛋白质表征模型，使人类语言大模型和所述初始蛋白质表征模型在语义空间进行对齐，得到目标蛋白质表征模型；将获取到的优化目标输入所述人类语言大模型，得到第一表征；基于获取到的关键突变位点，生成蛋白质突变体的集合；将所述蛋白质突变体的集合输入所述目标蛋白质表征模型，得到各个所述蛋白质突变体对应的第二表征；基于与所述第一表征匹配的所述第二表征，得到符合优化目标的蛋白质突变体，解决了蛋白质功能预测泛化性差的问题，提高对未知蛋白质和突变体的功能预测性能，实现高效的蛋白质改造效果。

本发明授权统一蛋白质改造方法、装置以及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种统一蛋白质改造方法，其特征在于，所述方法包括：基于文本-蛋白质对数据集，微调初始蛋白质表征模型，使人类语言大模型和所述初始蛋白质表征模型在语义空间进行对齐，得到目标蛋白质表征模型；将获取到的优化目标输入所述人类语言大模型，得到第一表征；基于获取到的关键突变位点，生成蛋白质突变体的集合；将所述蛋白质突变体的集合输入所述目标蛋白质表征模型，得到各个所述蛋白质突变体对应的第二表征；基于与所述第一表征匹配的所述第二表征，得到符合优化目标的蛋白质突变体；其中，将所述蛋白质突变体的集合输入所述目标蛋白质表征模型，得到各个所述蛋白质突变体对应的第二表征，包括：基于所述蛋白质突变体的集合，得到各个所述蛋白质突变体的序列信息和结构信息；将所述序列信息和所述结构信息输入所述目标蛋白质表征模型，其中，所述目标蛋白质表征模型包括蛋白质语言模型和蛋白质结构编码器；基于所述蛋白质语言模型，从所述序列信息中得到序列表征；基于所述蛋白质结构编码器，从所述结构信息中得到结构表征；对所述序列表征和所述结构表征进行融合，得到第二表征；其中，基于文本-蛋白质对数据集，微调初始蛋白质表征模型，使人类语言大模型和所述初始蛋白质表征模型在语义空间进行对齐，得到目标蛋白质表征模型，包括：基于现有的蛋白质数据构建文本-蛋白质对数据集；所述文本-蛋白质对数据集包括蛋白质序列和结构数据和与之对应的性能描述文本；基于人类语言大模型，从所述性能描述文本中提取文本表征；基于初始蛋白质表征模型，从所述蛋白质序列和结构数据中提取蛋白质表征；利用相匹配的所述文本表征和所述蛋白质表征以及不匹配的所述文本表征和所述蛋白质表征，基于对比学习思想训练，微调所述初始蛋白质表征模型，使人类语言大模型和所述初始蛋白质表征模型在语义空间进行对齐，得到目标蛋白质表征模型。

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