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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于蛋白质语言模型的非模式物种代谢模型自动构建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：CN119741975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411938706.2，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于蛋白质语言模型的非模式物种代谢模型自动构建方法是由鲁洪中;肖陆驰;韩伟赏;孙浩成设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于蛋白质语言模型的非模式物种代谢模型自动构建方法在说明书摘要公布了：一种基于蛋白质语言模型的非模式物种代谢模型自动构建方法，采用了基于预训练大模型的基因同源关系推断方法，与蛋白质序列比对方法相结合，构建得到不同物种的基因同源关系；以模式生物的GEMs为模板，基于基因同源关系与非同源基因注释结果构建非模式生物的GEMs，再经反应缺口填补gapfilling实现代谢模型结构优化。本发明能够显著提高基因同源关系的准确性，提高非模式生物GEMs构建速度、质量以及最终模型的预测性能。

本发明授权基于蛋白质语言模型的非模式物种代谢模型自动构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蛋白质语言模型的非模式物种代谢模型自动构建方法，其特征在于，采用基于预训练大模型的基因同源关系推断方法，与蛋白质序列比对方法相结合，构建得到不同物种的基因同源关系；以模式生物的GEMs为模板，基于基因同源关系与非同源基因注释结果构建非模式生物的GEMs，再经反应缺口填补gapfilling实现代谢模型结构优化； 所述的蛋白质序列比对方法是指利用双向blast比对BBH对目标菌株和参考菌株的基因组进行基因同源关系比对，并基于序列比对相似度和序列覆盖率是否存在双向最佳匹配来对比对结果进行筛选，得到基于序列的直系同源关系； 所述的基于预训练大模型的基因同源关系推断方法是指：已发表的基于ESM-1b大模型的深度学习模型-PLMSearch，其采用双线性映射神经网络对预训练大模型的输出进行微调，该模型在公开的同源蛋白数据库上进行训练，模型接受两个蛋白质序列作为输入，输出两蛋白质之间的相似度用于评估基因同源关系的远近； 所述的基于预训练大模型的基因同源关系推断方法与蛋白质序列比对方法相结合是指：采用PLMSearch模型，进行基于序列信息的蛋白同源关系比对，并选定阈值筛选比对结果；随后对基于深度学习获取的同源关系中的蛋白进行两两之间的blast比对，筛选去除序列比对相似度和序列覆盖率过低的同源关系；随后基于深度学习获取的同源关系与基于双向blast比对获得的基因同源关系整合得到完整的目标菌株相对于参考菌株的基因同源关系； 所述的非同源基因注释结果是指：通过整合多种蛋白功能注释工具，包括EggNOG-Mapper、CLEAN、DeepECtransformer和基于Rhea数据库蛋白序列的PLMSearch同源搜索，预测可能存在的代谢反应；在预测流程中采用EggNOG-mapperv2进行注释或整合四种方法的预测信息后基于Rhea数据库获取反应信息并向模型中添加非同源基因对应代谢反应。

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