湖北大学闵鉴获国家专利权
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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利蛋白质热稳定性点突变预测模型构建方法及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：CN119920310B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510001719.5，技术领域涉及：G16B20/50；该发明授权蛋白质热稳定性点突变预测模型构建方法及预测方法是由闵鉴;杨钰;李爱国;胡哲阳;李方乐;谢灵;邵永艳;陈纯琪;郭瑞庭设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本蛋白质热稳定性点突变预测模型构建方法及预测方法在说明书摘要公布了：本申请公开的蛋白质热稳定性点突变预测模型构建方法在目标残基周围预设距离范围内进行了多维物理量的选择，能更全面地反映蛋白质的结构特性，为预测蛋白质热稳定性点突变提供了更丰富的信息基础。训练三维卷积神经网络时，通过大尺寸卷积核可捕捉较大范围原子间的相互作用，揭示复杂关系；通过小尺寸卷积核可专注局部细节，两者结合可从不同尺度全面描述结构特征，确保模型学习到关键信息。迁移学习神经网络的归一化方法强调实验数据提供的信息，同时保持未突变氨基酸的基准概率作为参考，能够更精确地预测氨基酸突变对蛋白质热稳定性和功能活性的影响，尤其是在缺乏全面实验数据的情况下，依然能够依靠已知的实验信息和基准值做出合理的推断。
本发明授权蛋白质热稳定性点突变预测模型构建方法及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质热稳定性点突变预测模型构建方法，其特征在于，包括： 获取预设种类蛋白质的三维结构，选取目标残基周围预设距离范围内的预设种类物理量进行栅格化处理，形成多个三维矩阵，并以物理量种类为通道合并成四维矩阵； 以所述四维矩阵为训练数据，训练三维卷积神经网络，构建初始蛋白质热稳定性点突变预测模型；所述三维卷积神经网络包括用于提取全局特征的预设大尺寸卷积核以及用于提取局部特征的预设小尺寸卷积核； 以所述初始蛋白质热稳定性点突变预测模型输出层前一层的输出作为输入，基于结合酶活性实验数据调整氨基酸突变概率和或无酶活性实验数据时保持未突变氨基酸的基准概率作为参考的归一化方法，训练迁移学习神经网络，获取经过优化后的最终蛋白质热稳定性点突变预测模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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