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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于分子图与序列特征的多模态鲜味肽识别方法及系统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：CN121415874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511986649.X，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权基于分子图与序列特征的多模态鲜味肽识别方法及系统是由李光辉;王丹设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分子图与序列特征的多模态鲜味肽识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分子图与序列特征的多模态鲜味肽识别方法及系统，属于食品生物信息学与人工智能交叉技术领域。本发明通过蛋白质预训练语言模型提取肽的氨基酸序列特征，同时基于肽的SMILES表征构建二维分子图并提取原子级结构特征。并采用序列编码器中的标准一维卷积层和空洞卷积层分别捕获局部特征与长距离依赖特征，并通过结构编码器的二维卷积层提取原子局部结构特征。随后，对提取三种特征进行池化与拼接，并引入增强型残差模块判别肽的识别结果。本发明突破了传统方法依赖单一序列特征的局限，通过深度融合序列语义与分子结构信息，显著提升了鲜味肽识别的准确性及可解释性。

本发明授权基于分子图与序列特征的多模态鲜味肽识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分子图与序列特征的多模态鲜味肽识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：利用蛋白质预训练语言模型提取肽的氨基酸序列特征；并基于肽的SMILES表征构建二维分子图，基于所述二维分子图构建原子级结构特征； 步骤S2：将所述氨基酸序列特征输入序列编码器处理，得到拼接特征； 步骤S3：将所述原子级结构特征输入结构编码器处理，得到自适应平均池化特征； 步骤S4：将所述拼接特征与所述自适应平均池化特征进行拼接，得到组合特征； 步骤S5：将所述组合特征输入到增强型残差模块判断是否为鲜味肽； 所述步骤S5中增强型残差模块包含门控增强融合单元、层归一化和残差连接，增强型残差模块的输入特征一路经过层归一化和门控增强融合单元，另一路经过层归一化，两路特征经过残差连接得到输出特征；所述门控增强融合单元计算过程如下式表示： ； 其中，为门控增强融合单元激活函数，x为输入特征，Wo为输出投影的权重矩阵，为高斯误差线性单元激活函数，Wv、Wg分别为值路径和门控路径的权重矩阵，bv、bg为值路径权重矩阵Wv和门控路径的权重矩阵Wg对应的偏置向量，为Sigmoid激活函数，表示逐元素乘法；bo为输出投影的偏置向量。

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