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龙图腾网获悉常州市第二人民医院;常州大学申请的专利一种融合序列与结构多模态特征并结合对比-生成式联合优化的抗高血压肽分类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：CN120766773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510728748.1，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权一种融合序列与结构多模态特征并结合对比-生成式联合优化的抗高血压肽分类方法是由杨森;沈鹏设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合序列与结构多模态特征并结合对比-生成式联合优化的抗高血压肽分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合序列与结构多模态特征并结合对比‑生成式联合优化的抗高血压肽分类方法，包括：提取肽段的序列特征表示和结构特征表示；对所述序列特征表示和结构特征表示，进行对比‑生成式联合优化的多模态特征增强；利用预设的基于Kan‑Conv结构与标签平滑联合优化分类模型，对增强后的特征表示进行肽分类。本发明实现对抗高血压肽功能活性的高精度识别，该方法创新性地将序列、结构与生成式潜在空间三方面信息综合利用，填补了现有肽功能预测领域忽略结构‑序列协同效应的空白，显著提升了抗高血压肽的筛选效率与预测可靠性。

本发明授权一种融合序列与结构多模态特征并结合对比-生成式联合优化的抗高血压肽分类方法在权利要求书中公布了：1.一种融合序列与结构多模态特征并结合对比-生成式联合优化的抗高血压肽分类方法，其特征在于，包括： 提取肽段的序列特征表示和结构特征表示； 对所述序列特征表示和结构特征表示，进行对比-生成式联合优化的多模态特征增强； 进行对比-生成式联合优化的多模态特征增强包括： 通过监督对比学习，在统一嵌入空间中对序列特征表示和结构特征表示进行对齐； 引入潜在扩散分支，在潜在空间中对所述序列特征表示和结构特征表示学习生成式平滑映射； 利用预设的基于Kan-Conv结构与标签平滑联合优化分类模型，对增强后的特征表示进行肽分类； 利用预设的基于Kan-Conv结构与标签平滑联合优化分类模型，对增强后的特征表示进行肽分类包括： 对增强后的特征表示进行维度拼接，生成预设尺寸的合并特征； 对所述合并特征，应用若干并行的自适应卷积核通道，分别进行批量归一化处理，再通过ReLU函数引入非线性， 利用最大池化层将所有通道与空间维度拉平成一条长向量，生成预设尺寸的一维特征向量； 将所述一维特征向量，通过两层全连接映射，获取原始分类分数； 将所述原始分类分数应用log-softmax操作，得到每个样本对应两类的对数概率分布；其中，两类指抗压肽和非抗压肽； 基于所述对数概率分布，完成对肽段进行分类。

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