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龙图腾网获悉深圳元育生物科技有限公司;珠海元育生物科技有限公司;北京元育生物科技有限公司申请的专利基于深度学习模型进行密码子序列设计的方法和装置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：CN116153402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202310125151.9，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权基于深度学习模型进行密码子序列设计的方法和装置是由肖奕博;屈玉娇;吴博文;李国强设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习模型进行密码子序列设计的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习模型进行密码子序列设计的方法和装置，其中方法包括：获取外源目标氨基酸序列和生成多个随机数种子，并将目标氨基酸序列转化为数学向量；将不同的随机数种子拼接在转化为数学向量的目标氨基酸序列的起始端，获得多条不同随机数起始的目标氨基酸序列；将多条目标氨基酸序列输入密码子序列生成器，输出多条优化密码子序列；将多条优化密码子序列输入蛋白表达丰度预测器，输出每一条优化密码子序列所属基因簇对应的蛋白表达丰度排名。能够考虑物种的密码子使用偏好的上下文搭配设计目的外源基因的密码子序列，并且能够在生物信息学层面实现目的外源基因蛋白表达水平的预测。

本发明授权基于深度学习模型进行密码子序列设计的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型进行密码子序列设计的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取指定物种的蛋白质组全定量谱； S2、根据蛋白质组全定量谱中每一个基因的蛋白表达丰度，对蛋白质组全定量谱中的所有基因进行聚类分析，获得K个基因簇；根据基因的蛋白表达丰度，对K个基因簇进行降序排列，从排名第一位的基因簇开始，选取一个或两个以上基因簇构建高表达基因集合； S3、将高表达基因集合中的生物序列文本转化为数学向量，将蛋白质组全定量谱中的生物序列文本转化为数学向量； S4、根据转化为数学向量的高表达基因集合，将氨基酸序列输入Transformer深度学习模型，输出该氨基酸序列对应的密码子序列，训练获得密码子序列生成器； 根据转化为数学向量的蛋白质组全定量谱，将密码子序列输入Transformer深度学习模型，输出该密码子序列所属基因簇对应的蛋白表达丰度排名，训练获得蛋白表达丰度预测器； S5、获取外源目标氨基酸序列和生成多个随机数种子，并将目标氨基酸序列转化为数学向量；将不同的随机数种子拼接在转化为数学向量的目标氨基酸序列的起始端，获得多条不同随机数起始的目标氨基酸序列；将多条目标氨基酸序列输入密码子序列生成器，输出多条优化密码子序列；将多条优化密码子序列输入蛋白表达丰度预测器，输出每一条优化密码子序列所属基因簇对应的蛋白表达丰度排名。

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