安徽大学刘玉获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利半监督蛋白质赖氨酸翻译后修饰位点预测方法及系统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：CN116631498B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310539128.4，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权半监督蛋白质赖氨酸翻译后修饰位点预测方法及系统是由刘玉;孙文德;朱明;李继明;蒋铭琦;王硕;邱钰鑫;李硕;杨菲设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本半监督蛋白质赖氨酸翻译后修饰位点预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供半监督蛋白质赖氨酸翻译后修饰位点预测方法及系统，方法包括：进行数据收集和预处理，构建数据集；设计网络结构，构建多尺度序列特征提取网络；利用无标签样本自蒸馏方法训练模型；采用准确率、召回率等指标对预测结果进行评估。本发明解决了无标签数据无法有效利用、物种之间知识迁移困难以及物种特异性预测模型的鲁棒性较低的技术问题。
本发明授权半监督蛋白质赖氨酸翻译后修饰位点预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.半监督蛋白质赖氨酸翻译后修饰位点预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、收集乙酰化修饰信息，以从预置乙酰化位点蛋白质中，提取有标签样本，以得到有标签源领域及目标领域数据集，从所述预置乙酰化位点蛋白质之外的蛋白质中，截取无标签样本，进行数据收集和预处理，从所述有标签样本中选择样本，以构建独立测试集； S2、以不少于2个的不同长度的独热编码序列特征作为输入，选取适用卷积层数及瓶颈层通道数，设置密集连接模块，据以构建得到多尺度序列特征提取网络模型； S3、根据所述无标签样本，获取未标记目标数据集，据以利用自蒸馏方法，伪标记所述未标记目标数据集中的未标记样本，以得到伪标记样本，对所述伪标记样本进行可靠评估，以得到可靠学生样本，根据所述有标签源领域及目标领域数据集以及所述可靠学生样本，构成样本对并求取样本对损失，据以利用所述有标签源领域及目标领域数据集，预训练所述多尺度序列特征提取网络模型，以得到适用模型； S4、利用所述适用模型，根据所述独热编码序列特征，提取并融合多尺度高层序列特征，以得到多尺度融合特征，根据所述多尺度融合特征预测修饰位点，得到位点预测结果； S5、利用所述独立测试集测试所述适用模型，采用准确率、召回率评估所述位点预测结果。
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