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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于机器学习的病毒氨基酸序列生成与筛选方法和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：CN117854585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211214161.1，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权基于机器学习的病毒氨基酸序列生成与筛选方法和系统是由王绪化;郑涵予;郭滨杰;江昊翰设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的病毒氨基酸序列生成与筛选方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的病毒氨基酸序列生成与筛选方法，包括以下步骤：S1从实验数据中构建用于训练模型的数据集；S2使用数据集对病毒氨基酸序列生成和筛选装置进行训练；S3使用训练完成的病毒氨基酸序列生成和筛选装置进行病毒氨基酸序列生成和筛选，S4对目标病毒氨基酸序列库中的病毒氨基酸序列进行验证。所述系统包括：云计算及超算平台、病毒载体设计与开发实验室、病毒氨基酸序列生成和筛选装置以及算法结果验证实验室共四大部分。本发明对病毒氨基酸进行编码，引入长短期记忆网络生成具有“生物语义”的离散序列信息的特点生成病毒氨基酸序列，并利用病毒氨基酸序列生产适应度对病毒氨基酸序列进行筛选，提高了生成和筛选速度。

本发明授权基于机器学习的病毒氨基酸序列生成与筛选方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的病毒氨基酸序列生成与筛选方法，其特征在于，具体步骤如下： S1，从实验数据中构建用于训练模型的数据集； S2，使用数据集对病毒氨基酸序列生成和筛选装置进行训练；包括以下步骤： S21将数据集中的氨基酸序列进行特征编码； S22对特异性氨基酸序列生成模块进行训练； 特异性氨基酸序列生成模块是通过学习已有可生成病毒的氨基酸序列间的逻辑结构以及语法语义特征来生成病毒氨基酸序列，具体步骤为：从训练集中按照设定的批量数选择病毒氨基酸序列；在病毒氨基酸序列进行文本编码后将每个病毒氨基酸序列前面拼接一个数字0并将最后一个氨基酸截断； 将处理好的病毒氨基酸序列的全部特征作为长短期记忆神经网络的输入，将原始病毒氨基酸序列进行文本编码后未经其他处理的病毒氨基酸序列作为长短期记忆神经网络需要生成的目标，长短期记忆神经网络内部的工作流程为：输入的一条病毒氨基酸序列会被拆分成多个单个的氨基酸，将前一个氨基酸作为长短期记忆神经网络的输入生成下一个位置的氨基酸，下一个生成的氨基酸作为长短期记忆神经网络的输入来生成下一个位置氨基酸，由此类推，直至生成与目标氨基酸序列长度一致的氨基酸序列； 将生成的氨基酸序列输入到线性层进行氨基酸序列特征提取，将提取的特征输入到激活函数softmax后得到最终生成的氨基酸序列； 将所选的的病毒氨基酸序列特征与生成的氨基酸序列特征进行比较，计算损失函数，并进行反向传播， 按照批量数大小循环选择整个训练集中病毒氨基酸序列来完成上述氨基酸生成的步骤，将上述循环再循环M代直到损失函数平稳，M为正整数，保存模型训练参数； S23训练病毒氨基酸序列生产适应度预测模块； 病毒氨基酸序列生产适应度预测模块根据病毒氨基酸序列进行病毒氨基酸序列生产适应度的预测，生产适应度越高说明氨基酸序列生成病毒的能力越强； S3使用训练完成的病毒氨基酸序列生成和筛选装置进行病毒氨基酸序列生成和筛选，具体步骤如下： S31，设定病毒氨基酸序列长度和生成数量后，将参数输入到特异性氨基酸序列生成模块； S32，特异性氨基酸序列生成模块根据随机生成的一个氨基酸生成预设数量和长度的病毒氨基酸序列； S33，病毒氨基酸序列生产适应度预测模块接收到所有生成的病毒氨基酸序列后，对每个病毒氨基酸序列进行病毒氨基酸序列生产适应度预测，得到相应的病毒氨基酸序列生产适应度和病毒氨基酸序列是否真实的判断； S34，病毒评分模块， 根据预测的病毒氨基酸序列生产适应度和病毒氨基酸序列是否真实的判断对病毒氨基酸序列进行评分； S35，生成目标病毒氨基酸序列库， 根据对病毒氨基酸序列的评分进行排序，选取评分值高的前P个氨基酸序列组成目标病毒氨基酸序列库，P为正整数； S4，对目标病毒氨基酸序列库中的病毒氨基酸序列进行验证； S41，对目标病毒氨基酸序列库中的病毒氨基酸序列进行实验，得到实验数据，并对实验得到的病毒氨基酸序列生产适应度与预测出来的病毒氨基酸序列生产适应度通过评价指标相比较，验证病毒氨基酸序列生成和筛选装置进行病毒氨基酸序列生成的有效性。

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