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龍圖騰網獲悉魯東大學申請的專利一種基于弗洛伊德算法網絡的藥物與靶點作用預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120375913B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510858302.0，技術領域涉及：G16B15/30；該發明授權一種基于弗洛伊德算法網絡的藥物與靶點作用預測方法是由李錦龍;周樹森;劉通;柳嬋娟;王慶軍;臧睦君設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于弗洛伊德算法網絡的藥物與靶點作用預測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于生物信息學領域，具體涉及一種基于弗洛伊德算法網絡的藥物與靶點作用預測方法，融合了弗洛伊德算法、深度學習、柯爾莫哥洛夫?阿諾德網絡，注意力機制等技術手段。該方法首先對藥物分子圖與蛋白質圖進行預處理，利用摩根指紋算法提取分子結構特征，引入進化尺度建模框架的第二代蛋白質序列預訓練模型提取蛋白質語義特征。然后，將藥物和蛋白質的嵌入特征分別輸入到由弗洛伊德算法構建的并行柯爾莫哥洛夫?阿諾德網絡中進行特征映射，并引入聯合注意力機制以建模藥物原子與蛋白殘基之間的高維交互關系。實驗結果表明，本發明的方法在藥物?靶點親和度預測任務中具有較高的準確性和泛化能力。

本發明授權一種基于弗洛伊德算法網絡的藥物與靶點作用預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于弗洛伊德算法網絡的藥物與靶點作用預測方法，其特征在于，采用弗洛伊德算法更新權重進行訓練，包括對分子圖和蛋白質圖數據預處理，提取分子圖和蛋白質圖的特征，使用弗洛伊德算法網絡進行訓練和預測四個過程，其具體步驟如下： 步驟1、將藥物分子與靶點蛋白統一用圖結構輸入表示，首先基于節點與邊特征融合的標準化圖構建方法，節點和邊均攜帶對應的特征向量； 步驟2、對于藥物分子圖特征的提取，將每個原子節點在其局部鄰域內的結構特征信息利用哈希函數編碼其拓撲結構信息；然后對蛋白質的三維結構信息構建蛋白質結合口袋圖進行編碼；同時引入進化尺度建模框架的第二代蛋白質序列預訓練模型對蛋白質氨基酸序列進行嵌入表示； 步驟3、將數據輸入到集成多個弗洛伊德算法神經網絡單元中，利用弗洛伊德動態權重更新策略，結合柯爾莫哥洛夫-阿諾德網絡映射模塊，在特征傳播過程中不斷調整特征傳遞權重，通過可學習的傅里葉基函數展開方式，自動組合多個傅里葉基向量，實現不同特征維度間的長短程交互表達，弗洛伊德算法的實現過程如下：對于每一個嵌入向量，每一頻率分量分別與可學習權重系數和進行逐元素乘積，并累加求和，形成第個輸出維度的特征表達：；和是弗洛伊德系數矩陣中可學習的權重參數，是偏置項，是構造傅里葉網格向量，傳遞給后續網絡層；通過柯爾莫哥洛夫-阿諾德網絡模塊對藥物和靶點的特征進行映射和編碼，然后通過聯合注意力機制對它們進行交互和集成； 步驟4、將步驟3計算得到的相似性得分通過S型生長曲線進行非線性歸一化處理，將其轉換為區間[0,1]內的標準化概率值，作為最終預測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人魯東大學，其通訊地址為：264025 山東省煙臺市芝罘區紅旗中路186號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。