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龙图腾网获悉苏州湃芮生物科技有限公司申请的专利蛋白质表面特征的提取方法及提取模型的生成方法、相关设备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：CN119920317B 。

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：202311433711.3，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权蛋白质表面特征的提取方法及提取模型的生成方法、相关设备是由王莹;王靖方;彭程设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本蛋白质表面特征的提取方法及提取模型的生成方法、相关设备在说明书摘要公布了：一种蛋白质表面特征的提取方法及提取模型的生成方法、相关设备，所述蛋白质表面特征的提取方法，包括：获取蛋白质表面指纹描述符训练数据集，所述蛋白质表面指纹描述符训练数据集包括多条蛋白质分子结构数据在对应缩放尺度下的表面指纹描述符数据，所述缩放尺度与所述蛋白质分子结构数据的大小、形状和表面复杂度的信息及包括计算效率和计算精度的计算需求信息相关；采用所述蛋白质表面指纹描述符训练数据集进行神经网络训练，获取蛋白质表面特征提取模型。本发明实施例的技术方案能够实现多尺度下的蛋白质表面特征提取，满足用户多样化的计算效率和计算精度需求，并有助于提高蛋白质表面特征提取的准确性。

本发明授权蛋白质表面特征的提取方法及提取模型的生成方法、相关设备在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质表面特征提取模型的生成方法，其特征在于，包括： 获取蛋白质表面指纹描述符训练数据集，所述蛋白质表面指纹描述符训练数据集包括多条蛋白质分子结构数据在对应缩放尺度下的表面指纹描述符数据，所述缩放尺度与所述蛋白质分子结构数据的大小、形状和表面复杂度的信息及包括计算效率和计算精度的计算需求信息相关，包括：获取多个蛋白质分子结构数据；将所获取的多个蛋白质分子结构数据的蛋白质表面分别进行网格化处理，获取对应的多个蛋白质表面网格；根据所述蛋白质分子结构数据的大小、形状和表面复杂度的信息及包括计算效率和计算精度的计算需求信息，获取所述蛋白质分子结构数据的缩放尺度；根据所述蛋白质分子结构数据的缩放尺度，在对应的蛋白质表面网格中分别以各顶点为中心点获取多个径向表面图块；分别获取各个所述径向表面图块的化学性质和几何结构特征向量、及各个所述径向表面图块的空间位置的信息；分别将各个所述径向表面图块的化学性质和几何结构特征向量作为对应的软像素点的径向箱，并将各个所述径向表面图块的空间位置作为对应的软像素点的角箱，将各个所述径向表面图块投影至局部软像素网格上；从所述局部软像素网格上获取多个软像素点的径向箱和角箱，生成所述蛋白质表面指纹描述符训练数据集； 采用所述蛋白质表面指纹描述符训练数据集进行神经网络训练，获取蛋白质表面特征提取模型。

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