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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于蛋白质语言模型的抗癌肽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：CN119864081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411951632.6，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权基于蛋白质语言模型的抗癌肽预测方法及系统是由崔菲菲;高顺;张子龙设计研发完成，并于2024-12-27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抗癌肽预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于蛋白质语言模型的抗癌肽预测方法及系统。所述方法包括：收集并筛选出抗癌肽样本和非抗癌肽样本构建数据集；将数据集输入至蛋白质语言模型进行特征处理，提取出样本序列中的高维生物学特征；通过蛋白质语言模型使用卷积神经网络对高维生物学特征进行卷积操作，并通过自注意力机制动态调整高维生物学特征的权重，捕捉到肽序列中的全局特征；通过蛋白质语言模型中的全连接层进行抗癌肽预测，得到预测结果。通过蛋白质语言模型进行特征处理，基于卷积神经网络和自注意力机制捕捉全局特征，无需复杂的特征工程步骤，可以充分挖掘肽序列中的关键信息，从而提升模型的抗癌肽预测性能，可以快速、低成本且高准确率预测抗癌肽。

本发明授权基于蛋白质语言模型的抗癌肽预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于蛋白质语言模型的抗癌肽预测方法，其特征在于，所述方法包括： 从数据库中收集并筛选出抗癌肽样本和非抗癌肽样本，并根据所述抗癌肽样本和非抗癌肽样本构建数据集； 将所述数据集输入至蛋白质语言模型，通过所述蛋白质语言模型对所述数据集中的样本序列进行特征处理，提取出所述样本序列中的高维生物学特征，包括：将所述数据集输入至蛋白质语言模型，通过所述蛋白质语言模型将所述数据集中的抗癌肽序列进行特征处理，捕捉所述抗癌肽序列中的隐含模式、长期依赖关系、上下文信息；基于所述隐含模式、长期依赖关系、上下文信息，生成所述抗癌肽序列中的高维生物学特征； 通过所述蛋白质语言模型使用卷积神经网络对所述高维生物学特征进行卷积操作，并通过自注意力机制动态调整所述高维生物学特征的权重，捕捉到肽序列中的全局特征，包括：通过所述蛋白质语言模型，使用卷积神经网络对所述上下文信息进行卷积操作，得到卷积后的信息；通过自注意力机制调整所述高维生物学特征的权重，识别出所述长期依赖关系；基于所述卷积后的信息、高维生物学特征的权重、长期依赖关系整合全局上下文信息，得到全局特征； 将所述高维生物学特征、全局特征输入至所述蛋白质语言模型中的全连接层进行抗癌肽预测，得到预测结果。

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