昆明理工大学代绍兴获国家专利权
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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于化合物扰动转录组和蛋白序列预测化合物靶点的方法及应用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：CN119889424B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411934177.9，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于化合物扰动转录组和蛋白序列预测化合物靶点的方法及应用是由代绍兴;陈志远;吕豪豪;周子昂;杨耐雪设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于化合物扰动转录组和蛋白序列预测化合物靶点的方法及应用在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于化合物扰动转录组和蛋白序列预测化合物靶点的方法及应用，本发明创新性地结合化合物扰动转录组特征和蛋白靶点序列特征，以此作为输入特征结合深度学习模型实现对化合物靶点的预测。具体通过收集化合物的扰动转录组及其活性和非活性靶点信息数据，通过主成分分析，线性判别分析来提取转录组特征，同时使用蛋白质语言模型表示靶点蛋白特征，将化合物的转录组和靶点都转变为可学习的嵌入，利用分类模型进行训练学习二者的潜在关联，并最终用于化合物靶点预测。本发明使用外部测试集证明了该模型的较高准确性和实际应用性。本发明具有成本低、效率高和范围广的优点，能够显著提高化合物靶点发现效率，有助于加速药物的研发进程。
本发明授权一种基于化合物扰动转录组和蛋白序列预测化合物靶点的方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于化合物扰动转录组和蛋白序列预测化合物靶点的方法，其特征在于，包括： 获取待预测化合物的扰动转录组数据并通过主成分分析、线性判别分析来提取扰动转录组特征； 收集若干蛋白序列数据并一一使用蛋白质语言模型将蛋白序列转换为可用于深度学习的嵌入以此表示蛋白特征； 将扰动转录组特征一一和蛋白特征连接形成新特征向量； 将新特征向量一一输入至一训练好的分类模型，分类模型输出输入新特征向量对应蛋白是否为化合物靶点的预测结果； 其中，所述通过主成分分析、线性判别分析来提取扰动转录组特征，具体如下： 对扰动转录组数据用主成分分析进行降维并提取主要特征分量，然后使用线性判别分析学习一个能够最大化类内相似性和类间差异性的线性变换矩阵，最后利用该线性变换矩阵对降维后的数据进行投影，将其映射至新的特征空间中，从而获得表征扰动模式的扰动转录组特征。
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