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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种破膜抗菌肽的预测筛选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：CN119785893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411836822.3，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权一种破膜抗菌肽的预测筛选方法是由宋晨;李佳轩;董睿涵;王磊设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种破膜抗菌肽的预测筛选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种破膜抗菌肽的预测筛选方法，属于生物信息技术领域。本发明开发一个基于机器学习的序列分类器，在蛋白质组上进行高通量筛选，将可与膜接触的且二级结构主要为螺旋的多肽序列输入序列分类器预测是否为抗菌肽序列；对于序列分类器筛选出的序列，进一步筛选净电荷为正、较为疏水的序列，通过序列比对验证其新颖性，然后统计膜接触概率平均值，结合形成反平行二聚体的寡聚可能性，筛选出具有破膜特征的抗菌肽序列。本发明开发的基于机器学习的序列分类器预测抗菌肽的准确率优于现有方法，通过上述筛选方法成功获得了一系列破膜抗菌肽，具有较好的抑菌活性和较低的毒性，是理想的抗菌药物开发对象。

本发明授权一种破膜抗菌肽的预测筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种破膜抗菌肽的预测筛选方法，包括如下步骤： A.开发一个基于机器学习的序列分类器，包括： A1.整理公开的数据库，组成正、负数据集，其中正数据集为抗菌肽序列数据集，负数据集为无抑菌功能多肽序列数据集； A2.使用预训练的BERT语言模型对步骤A1整理的多肽序列进行编码； A3.将编码的多肽序列输入至支持向量机中执行分类预测训练，实现序列分类器； B.使用步骤A开发的序列分类器在蛋白质组上进行高通量筛选，筛选流程包括： B1.预测多肽序列是否为可与膜接触的，是则进入步骤B2，其中，可与膜接触的判定标准是：序列中至少有一个残基的膜接触概率预测值在0.2以上； B2.预测多肽序列的二级结构是否主要为螺旋，是则进入步骤B3，其中，二级结构主要为螺旋的判定标准是：被预测为螺旋的概率值大于0.5的残基数量占序列长度的50%及以上； B3.使用步骤A开发的序列分类器预测输入的多肽序列是否为抗菌肽序列； C.预测步骤B筛选得到的候选抗菌肽序列的特性，包括： C1.基于物理化学性质筛选序列，保留净电荷数为正且较为疏水的序列； C2.判定序列的新颖性； C3.预测多肽序列的平均膜接触概率，所述多肽序列的平均膜接触概率通过下述公式计算得到： 其中，为膜接触概率MCP预测值在0.2以上的氨基酸残基数目，L为该序列的长度； C4.预测多肽序列形成反平行二聚体的寡聚可能性，通过反平行二聚体的标准化值来预测多肽序列形成反平行二聚体的寡聚可能性，标准化值的计算公式如下： 其中，是反平行残基接触图预测中线性回归的决定系数，L是序列的长度； D.根据步骤C中得到的序列特征，选择具有新颖性，且平均膜接触概率高和形成反平行二聚体的寡聚可能性高的多肽序列，作为候选破膜抗菌肽。

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