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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种RNA结合残基的预测分析方法及装置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：CN118866080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411251058.3，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种RNA结合残基的预测分析方法及装置是由彭绍亮;吕达锋;曾文武设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种RNA结合残基的预测分析方法及装置在说明书摘要公布了：一种RNA结合残基的预测分析方法及装置，该方法通过Pytorch和DGL框架构建GDRBind模型；将设定长度的蛋白质序列输入所述GDRBind模型，并获取蛋白质序列的蛋白质结构数据；通过蛋白质序列搜索软件HHblits生成多序列比对MSA文件；在UniProtKB蛋白质数据库中收集若干RNA结合蛋白序列，并进行聚类处理，获得预训练数据集，使用其对通用蛋白质语言模型进行训练，获得ESM‑RBP表征模型；通过处理获得第一嵌入矩阵和第二嵌入矩阵，并将其进行拼接，获得残基结点特征表示矩阵；对蛋白质序列中所有残基对的边特征进行计算，获得边集；通过等变图神经网络EGNN预测模型预测，输出蛋白质序列的RNA结合残基预测结果。本发明能够解决领域特征挖掘不充分、划分精确性低以及缺少可解释性等方面的问题。

本发明授权一种RNA结合残基的预测分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种RNA结合残基的预测分析方法，其特征在于，包括： 通过Pytorch和DGL框架构建GDRBind模型，GDRBind模型中，每个batch使用一个蛋白质图进行正向和反向传播；使用交叉熵作为损失函数：，使用学习率为1e-04的AdamW优化器进行优化；正样本和负样本的损失权重分为0.7和0.3；采用系数为1e-04的正则化来限制参数过拟合； 将设定长度的蛋白质序列输入所述GDRBind模型，在所述GDRBind模型中，输入长度为s待进行RNA结合残基预测的蛋白质序列信息，记作S；并根据所述蛋白质序列，通过蛋白质数据仓库获取所述蛋白质序列的蛋白质结构数据，将蛋白质结构用图来表示；其中表示所有的残基结点的集合；表示相互作用残基的边集； 通过快速迭代蛋白质序列搜索软件对所述蛋白质序列进行多序列对比，生成多序列比对MSA文件； 在蛋白质数据库中收集若干RNA结合蛋白序列，并进行聚类处理，将处理后的若干所述RNA结合蛋白序列作为预训练数据集； 使用所述预训练数据集对通用蛋白质语言模型进行训练，获得ESM-RBP表征模型； 将所述蛋白质序列输入所述ESM-RBP表征模型，通过处理获得第一嵌入矩阵； 将所述多序列比对MSA文件输入基于transformer的蛋白质多序列比对神经网络ESM-MSA，通过处理获得第二嵌入矩阵； 将所述第一嵌入矩阵和所述第二嵌入矩阵进行拼接，获得残基结点特征表示矩阵； 将空间距离接近的残基对定义为蛋白质图的边，通过计算获得所述蛋白质序列中残基对的边特征；对所述蛋白质序列中所有残基对的边特征进行计算，获得边集； 将所述残基结点特征表示矩阵、所述边集及每个残基的Ca坐标集输入等变图神经网络EGNN预测模型，通过所述等变图神经网络EGNN预测模型预测处理，输出所述蛋白质序列的RNA结合残基预测结果。

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