2026年3月27日，智能计算实验室2023级本科生张得印申报的一项发明专利《一种基于特征工程于集成学习的蛋白质盐敏感性预测方法》经国家知识产权局受理、审查后正式授予专利权并予以登记。

这一发明属于生物信息学领域，涉及的技术包括特征工程、集成学习和加权投票机制。发明提高了对蛋白质盐敏感性预测的准确率与稳健性，通过提取净电荷密度、电荷不对称性、疏水矩、极性残基比例等十维物理化学特征，全面刻画与盐浓度响应相关的序列模式。结合随机森林、梯度提升树和支持向量机构建集成框架，采用基于验证集准确率的加权投票策略融合各模型预测结果，有效缓解单一模型的数据敏感性与类别不平衡问题。同时，模型能够输出特征重要性排序，为预测结果提供物理化学依据，有助于在液-液相分离研究和药物递送系统设计中快速筛选盐敏感性蛋白质。

近年来，智能计算实验室致力于学生的科研能力培养，指导学生进行生物信息学相关科学研究，引导本科生早日走上科研之路，推动创新科技教育深入发展。本次发明专利的授权彰显了本实验室学生卓越的创新能力。