一种基于深度学习的蛋白质适应度预测方法

被引：0

申请号：

CN202211290871.2

申请日：

2022-10-21

公开(公告)号：

CN115472221A

公开(公告)日：

2022-12-13

发明(设计)人：

梁亦龙戈其珺舒坤贤

申请人：

申请人地址：

400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

IPC主分类号：

G16B2050

IPC分类号：

G16B3010 G16B4030 G06N304 G06N308

代理机构：

重庆辉腾律师事务所 50215

代理人：

王海军

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-12-13	公开	公开
2022-12-30	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G16B 20/50 申请日:20221021

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的蛋白质适应度预测方法 [P].

梁亦龙 ;

戈其珺 ;

舒坤贤 .

中国专利 :CN115472221B ,2025-08-08

[2]

一种基于深度学习的蛋白质残基接触预测方法 [P].

张贵军 ;

熊章宗 ;

卢升荣 ;

陈芳 ;

李亭 .

中国专利 :CN112085247A ,2020-12-15

[3]

一种基于深度学习的蛋白质残基接触预测方法 [P].

张贵军 ;

熊章宗 ;

卢升荣 ;

陈芳 ;

李亭 .

中国专利 :CN112085247B ,2024-06-21

[4]

基于混合深度学习模型的蛋白质溶解度预测方法 [P].

李彬 ;

明灯明 .

中国专利 :CN118351930A ,2024-07-16

[5]

一种基于深度学习的蛋白质设计方法 [P].

张冰 ;

耿子龙 ;

刘婷婷 .

中国专利 :CN119851776A ,2025-04-18

[6]

一种基于深度学习和语言模型的蛋白质无序区域预测方法 [P].

刘羽朦 ;

谢俊熙 ;

王培正 ;

靳小鹏 .

中国专利 :CN119252318A ,2025-01-03

[7]

一种基于深度学习和语言模型的蛋白质无序区域预测方法 [P].

刘羽朦 ;

谢俊熙 ;

王培正 ;

靳小鹏 .

中国专利 :CN119252318B ,2025-09-12

[8]

一种基于深度学习表征方式的蛋白质结构预测方法 [P].

陈国豪 ;

蔡翔 .

中国专利 :CN113870940A ,2021-12-31

[9]

基于深度学习的关键蛋白质预测方法 [P].

韩烨 ;

马天行 ;

曹丽英 ;

任艳姣 ;

徐兴梅 ;

韩永奇 ;

李明宇 .

中国专利 :CN117976047A ,2024-05-03

[10]

基于深度学习的关键蛋白质预测方法 [P].

韩烨 ;

马天行 ;

曹丽英 ;

任艳姣 ;

徐兴梅 ;

韩永奇 ;

李明宇 .

中国专利 :CN117976047B ,2024-06-18

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