之江实验室杨知昊获国家专利权
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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利基于人工智能算法的蛋白质优化设计与筛选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：CN120260679B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510756581.X，技术领域涉及：G16B25/20；该发明授权基于人工智能算法的蛋白质优化设计与筛选方法和装置是由杨知昊;陈高祥;柴梦瑶;侯丽亚;冯琳清;骆正阳设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于人工智能算法的蛋白质优化设计与筛选方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能算法的蛋白质优化设计与筛选方法和装置，该方法以真菌荧光素酶为例，整合多维度生物信息学分析与深度学习技术实现高效蛋白质工程改造和优化。首先，利用AI驱动的分子对接模拟方法识别荧光素酶与荧光素的结合域，并结合文献、进化分析和结构预测确定关键保守位点；然后，采用扩散模型在固定位点约束下生成蛋白功能域骨架，并利用图神经网络模型进行蛋白质序列预测；最终，对生成的序列进行评分筛选，以获得高稳定性候选变体。本发明创新性地构建了保守位点动态融合策略，通过结构预测与进化位点交集优先、文献位点并集扩展的逻辑优化固定区域，满足了蛋白质设计序列的多样性和适应性，突破了传统方案的效率瓶颈。
本发明授权基于人工智能算法的蛋白质优化设计与筛选方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能算法的蛋白质优化设计与筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）利用人工智能驱动的蛋白-底物对接模拟方法，预测蛋白与底物的结合域；结合文献分析、结构预测及进化分析，筛选关键保守位点；对结构预测与进化分析筛选得到的位点取交集，再与文献提取的位点取并集，形成保守区域，将该保守区域作为固定位点； （2）采用扩散模型在固定位点约束下生成蛋白质功能域骨架； （3）利用图神经网络模型对步骤（2）生成的蛋白质功能域骨架进行序列预测； （4）基于预测序列进行评分筛选，包括序列层面评分和结构层面筛选，以获得候选蛋白质变体。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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