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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种多模态融合深度学习模型及多功能生物活性肽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：CN116013404B 。

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：202211693605.4，技术领域涉及：G16B5/00；该发明授权一种多模态融合深度学习模型及多功能生物活性肽预测方法是由康雁;张华栋;杨学昆;彭陆晗;王鑫超;袁艳聪;谢文涛;刘章琳;普康设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态融合深度学习模型及多功能生物活性肽预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态融合深度学习模型及多功能生物活性肽预测方法，其特征在于，包括多模态数据输入模块、肽序列编码模块、肽结构编码模块和分类模块；所述多模态数据输入模块将生物活性肽的肽序列和肽结构进行输入；所述肽序列编码模块采用多尺度膨胀CNN和BiLSTM模型融合提取肽序列多个尺度的特征；所述肽结构编码模块采用多层次CNN模型提取肽结构数据的特性；所述分类模块将肽序列编码模块输出和肽结构编码模块输出串联作为最终特征用输出层的输入。将肽序列和结构特征两种多模态数据的有效融合，可以有效地提取不同视角的数据特性，从而更好的进行多功能生物活性肽功能预测。

本发明授权一种多模态融合深度学习模型及多功能生物活性肽预测方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态融合深度学习模型，其特征在于，包括多模态数据输入模块、肽序列编码模块、肽结构编码模块和分类模块；所述多模态数据输入模块将生物活性肽的肽序列和肽结构进行输入；所述肽序列编码模块采用多尺度膨胀CNN和BiLSTM模型融合提取肽序列多个尺度的特征；所述肽结构编码模块采用多尺度CNN模型提取肽结构数据的特性；所述分类模块将肽序列编码模块输出和肽机构编码模块输出串联作为最终特征用输出层的输入； 所述多尺度膨胀CNN包括：当应用于一维CNN时，可以计算为： 其中表示卷积中第个元素的输出，为第个元素输入，是滤波器的权重，滤波器的长度为；是膨胀速率，膨胀卷积中等于普通卷积，当膨胀速率时，在相邻的卷积权重中插入一个零；所述BiLSTM模型包括以下步骤： 计算忘记状态： ， , 计算输入状态: ， 计算单元状态： ， 计算当前时间的输出门和隐藏状态： ， ， 计算正向与反向输出： ， 其中W和b分别指训练矩阵的权重和偏差，σ表示取值在[0，1]范围内的非线性激活函数，h表示隐藏层单元，表示遗忘门单元，是单元状态单元，指更新门单元，即输入单元，表示单元状态，是同步门，同步来自前一个单元的信息，并将其输出；表示按元素求和，用于对正向和反向输出的元素求和；所述多模态数据输入模块在输入肽序列前，对肽序列进行预处理，使用特征‘X’填充小于517个残基的肽，将肽的所有特征转化为整数。

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