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龙图腾网恭喜浙江大学杭州国际科创中心申请的专利基于氨基酸知识图谱和主动学习的蛋白质改造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：CN114678060B 。

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：202210121706.8，技术领域涉及：G16B5/00；该发明授权基于氨基酸知识图谱和主动学习的蛋白质改造方法是由张强;秦铭;宫志晨;陈华钧设计研发完成，并于2022-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于氨基酸知识图谱和主动学习的蛋白质改造方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于氨基酸知识图谱和主动学习的蛋白质改造方法，包括：基于氨基酸的生化属性构建氨基酸知识图谱；结合氨基酸知识图谱对蛋白质数据进行数据增强，得到蛋白质增强数据并进行表示学习，得到第一蛋白质增强表示；利用预训练蛋白质模型对蛋白质数据，或蛋白质数据和氨基酸知识图谱进行表示学习，得到第二蛋白质增强表示；综合第一蛋白质增强表示和第二蛋白质增强表示，得到蛋白质增强表示；以蛋白质增强表示作为样本，采用主动学习从样本中筛选代表性样本并进行蛋白质性质的人工标注，利用人工标注的代表性样本训练蛋白质性质预测模型；利用蛋白质性质预测模型进行蛋白质改造，能够实现对蛋白质的快速准确改造。

本发明授权基于氨基酸知识图谱和主动学习的蛋白质改造方法在权利要求书中公布了：1.一种基于氨基酸知识图谱和主动学习的蛋白质改造方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，基于氨基酸的生化属性构建氨基酸知识图谱，其中每个三元组为（氨基酸、关系、生化属性值），关系为氨基酸与生化属性值之间的关系；步骤2，结合氨基酸知识图谱对蛋白质数据进行数据增强，包括：针对每条蛋白质数据中的每个氨基酸，从氨基酸知识图谱中找到包含氨基酸的三元组，并将三元组中氨基酸对应的生化属性作为新节点连接到蛋白质结构中，同时将生化属性值作为新节点的属性值，连接有生化属性值的蛋白质数据为蛋白质增强数据，对得到的蛋白质增强数据进行表示学习，得到第一蛋白质增强表示；步骤3，利用预训练蛋白质模型对蛋白质数据，或蛋白质数据和氨基酸知识图谱进行表示学习，得到第二蛋白质增强表示，其中利用预训练蛋白质模型对蛋白质数据和氨基酸知识图谱进行表示学习时，以氨基酸知识图谱中三元组（氨基酸、关系、生化属性值）作为预训练蛋白质模型的token级的额外信息，联合作为输入的蛋白质数据一起进行表示学习，以得到第二蛋白质增强表示；步骤4，综合第一蛋白质增强表示和第二蛋白质增强表示，得到蛋白质增强表示；步骤5，以蛋白质增强表示作为样本，采用主动学习从样本中筛选代表性样本并进行蛋白质性质的人工标注，利用人工标注的代表性样本训练蛋白质性质预测模型；步骤6，利用蛋白质性质预测模型进行蛋白质改造。

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