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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种基于活性引导的深度隐式进化的适配体设计方法及其应用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：CN120164533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510211665.5，技术领域涉及：G16B40/10；该发明授权一种基于活性引导的深度隐式进化的适配体设计方法及其应用是由唐贇;陈龙;陈媛婷;刘桂霞;李卫华设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于活性引导的深度隐式进化的适配体设计方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于活性引导的深度隐式进化的适配体全新设计方法及其应用。具体地，本发明公开了一种基于活性引导的深度隐式进化的适配体优化方法，包括以下步骤：s1提供高通量筛选的适配体序列数据集；s2数据处理；s3编码器‑解码器训练；s4数据降维与聚类；s5活性序列区的选取及深度隐式进化；s6获得设计与优化后的适配体序列；和s7解码器输出。本发明的方法可以高效筛选出优化的具有高活性和高亲和力的全新适配体序列。

本发明授权一种基于活性引导的深度隐式进化的适配体设计方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于活性引导的深度隐式进化的适配体设计与优化方法，其特征在于，包括以下步骤： s1提供高通量筛选的适配体序列数据集，所述数据集中包括适配体的核酸序列信息及拷贝数信息；并将所述适配体序列数据集按照一定比例随机划分为训练集和测试集； s2数据处理：将所述数据集中的所述核酸序列中的每个核苷酸字符转换为对应的数值索引，从而得到每条核酸序列的数值形式；并将所述数值索引拓展成向量，从而获得由向量构成的核酸序列表示； 其中，训练集中的核酸序列中的核苷酸的向量表示为第一向量，测试集中的核酸序列中的核苷酸的向量表示为第二向量； s3编码器-解码器训练：将所述第一向量构成的核酸序列表示输入高斯混合变自分编码器GM-VAE进行训练，从而使训练后的所述编码器能够捕捉适配体核酸序列中的潜在结构特征与适配体家族分布，并将这些特征映射到低维隐空间；并使解码器生成出原始的输入序列；再使用所述第二向量构成的核酸序列表示进行测试； s4数据降维与聚类：使用s3中所述训练后的所述编码器对目标轮数的的核酸序列进行嵌入式降维，从而将所述核酸序列映射到一个低维隐空间中，捕捉核酸序列之间的潜在相似性与结构特征；并根据所述潜在相似性和结构特征，获得核酸序列的不同聚类或家族； s5活性序列区的选取及深度隐式进化：选取高拷贝数的核酸序列对应的聚类，将其定义为活性序列区；并对所述活性序列区执行隐空间遗传进化策略； s6获得优化后的适配体序列：经过s5中的进化后，获得设计与优化后的适配体序列；和 s7解码器输出：使用解码器输出s6中获得的所述设计与优化后的适配体序列。

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