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龙图腾网恭喜西北农林科技大学申请的专利一种基于图神经网络的Anti-CRISPR蛋白识别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：CN119724367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510201883.0，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于图神经网络的Anti-CRISPR蛋白识别方法是由毛锐;王业强;赵文潇;何伊俊;李文双;丁敏翔;李佳乐设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的Anti-CRISPR蛋白识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基因编辑领域和人工智能领域，公开了一种基于图神经网络的Anti‑CRISPR蛋白识别方法。该方法通过构建异构网络对蛋白质之间的相似关系进行建模，利用图神经网络学习蛋白质特征，从而实现对Anti‑CRISPR蛋白的识别。本方法通过整合多种蛋白特征，包括组成特征、进化特征、重复和分布特征、序列相关性特征、结构相关特征以及ESM‑2蛋白质语言模型生成的嵌入表示，并结合图注意力机制（GAT）和基于空域的图神经网络（GraphSAGE），提高了识别性能。本发明在多个基准测试上表现出优异的准确性和鲁棒性，尤其在独立测试数据集上展现出更高的识别准确性，能够有效区分正负样本。此模型在Anti‑CRISPR蛋白的研究中具有重要的应用价值。

本发明授权一种基于图神经网络的Anti-CRISPR蛋白识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的Anti-CRISPR蛋白识别方法，其特征在于，包括：构建样本数据集；其中，所述样本数据集包括Anti-CRISPR蛋白序列和非Anti-CRISPR蛋白序列；提取所述样本数据集对应的多维蛋白质特征，包括组成特征、进化特征、重复和分布特征、序列相关性特征、结构相关特征以及ESM-2蛋白质语言模型生成的嵌入表示；结合所述多维蛋白质特征和相似度网络构建方法构建蛋白综合异构网络；其中，所述相似度网络构建方法用于捕捉蛋白序列间的局部相似性和蛋白结构相似性；将所述蛋白综合异构网络输入构建的图神经网络模型中进行训练；其中，所述图神经网络模型应用图注意力机制GAT和基于空域的图神经网络GraphSAGE进行节点特征聚合与学习；通过已训练的图神经网络模型对待识别的蛋白质序列进行逐节点识别；所述结合所述多维蛋白质特征和相似度网络构建方法构建蛋白综合异构网络，包括：采用Smith-Waterman算法对所述样本数据集中蛋白质序列进行比对，得到序列相似性矩阵；使用TM-align算法对所述样本数据集中所有样本序列进行蛋白质结构对齐，计算蛋白质结构相似度，得到结构相似性矩阵；通过相似性网络融合方法将所述序列相似性矩阵和所述结构相似性矩阵进行融合，生成综合相似性矩阵；基于K近邻算法对所述综合相似性矩阵进行处理，选择每个蛋白质节点的最相似邻居，得到所述蛋白综合异构网络；所述图神经网络模型包括GAT层、GraphSAGE层和线性层，其中所述GAT层用于计算各蛋白质节点之间的注意权重，通过可学习的权重矩阵，自适应地调整邻居节点之间的连接强度；所述GraphSAGE层共四层，通过多次迭代从每个蛋白质节点的邻域中聚合信息，实现对节点间全局和局部信息的综合学习；所述线性层用于将聚合的特征转换为Anti-CRISPR蛋白识别的概率。

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