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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利蛋白质结构预测模型的训练方法和蛋白质结构预测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：CN114974397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202110202971.4，技术领域涉及：G16B5/00；该发明授权蛋白质结构预测模型的训练方法和蛋白质结构预测方法是由王博远;赵沛霖设计研发完成，并于2021-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本蛋白质结构预测模型的训练方法和蛋白质结构预测方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供的蛋白质结构预测模型的训练方法和蛋白质结构预测方法，涉及计算机技术领域。本申请实施例提供的蛋白质结构预测方法和蛋白质结构预测方法，训练数据集中的每个氨基酸序列样本均具有第一表征矩阵和第二表征矩阵，基于各个氨基酸序列样本的第一表征矩阵和第二表征矩阵，并采用知识蒸馏的方法，借助辅助训练的分类网络对蛋白质结构预测模型包含的特征增强网络和结构预测网络进行联合训练，得到的蛋白质结构预测模型，可以基于待处理蛋白质的低质量的特征表征矩阵，对待处理蛋白质的结构进行预测，获得精度较高的蛋白质结果预测结果，提高蛋白质结构预测的预测精度。

本发明授权蛋白质结构预测模型的训练方法和蛋白质结构预测方法在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质结构预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包含多个氨基酸序列样本的训练数据集；每个氨基酸序列样本的第一表征矩阵是根据关联的同源序列集合确定的，且所述同源序列集合中的同源序列的数量不小于设定阈值；每个氨基酸序列样本的第二表征矩阵是根据关联的同源序列集合的下采样结果确定的； 基于所述训练数据集，对所述蛋白质结构预测模型包含的特征增强网络和结构预测网络进行迭代训练，直到满足设定的收敛条件为止，其中，一次迭代训练过程包括： 基于从所述训练数据集抽取的氨基酸序列样本以及对应的第二表征矩阵，通过所述特征增强网络，得到相应的增强样本表征矩阵，并根据所述增强样本表征矩阵与所述氨基酸序列样本的第一表征矩阵，确定第一损失值； 将所述增强样本表征矩阵和所述氨基酸序列样本进行拼接后分别输入所述结构预测网络和用于辅助训练的分类网络，并基于获得的输出结果，确定第二损失值； 根据所述第一损失值和所述第二损失值，分别对所述特征增强网络和所述结构预测网络进行参数调整。

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