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龍圖騰網(wǎng)獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利藥物與靶標(biāo)的相互作用預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114822683B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210508983.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B15/30；該發(fā)明授權(quán)藥物與靶標(biāo)的相互作用預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由鄭喜民;王天譽;舒暢;陳又新設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本藥物與靶標(biāo)的相互作用預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明為人工智能技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供了一種藥物與靶標(biāo)的相互作用預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中，所述方法包括：調(diào)用預(yù)先構(gòu)建的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取藥物的分子圖中的藥物特征，根據(jù)重啟隨機游走算法對分子圖進(jìn)行處理，預(yù)測分子圖中相鄰兩個節(jié)點之間的藥物特征的相似度，得到全局結(jié)構(gòu)信息，將全局結(jié)構(gòu)信息輸入預(yù)設(shè)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到藥物的低維特征信息，獲取靶標(biāo)的蛋白質(zhì)序列，調(diào)用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)對蛋白質(zhì)序列進(jìn)行處理，得到蛋白質(zhì)特征，將低維特征信息及蛋白質(zhì)特征輸入預(yù)設(shè)的全連接層，以預(yù)測藥物與靶標(biāo)的相互作用結(jié)果，以有針對性的提取出藥物和蛋白質(zhì)序列內(nèi)包含的信息，提升了藥物與靶標(biāo)相互作用的預(yù)測效率。

本發(fā)明授權(quán)藥物與靶標(biāo)的相互作用預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種藥物與靶標(biāo)的相互作用預(yù)測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取藥物的分子圖； 調(diào)用預(yù)先構(gòu)建的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述分子圖中的藥物特征； 根據(jù)重啟隨機游走算法對所述分子圖進(jìn)行處理，預(yù)測所述分子圖中相鄰兩個節(jié)點之間的藥物特征的相似度，得到全局結(jié)構(gòu)信息；其中，所述全局結(jié)構(gòu)信息用于描述所述分子圖中相鄰兩個節(jié)點之間的藥物特征的相似度； 將所述全局結(jié)構(gòu)信息輸入預(yù)設(shè)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到所述藥物的低維特征信息； 獲取靶標(biāo)的蛋白質(zhì)序列，調(diào)用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)對所述蛋白質(zhì)序列進(jìn)行處理，得到蛋白質(zhì)特征； 將所述低維特征信息及蛋白質(zhì)特征輸入預(yù)設(shè)的全連接層，以預(yù)測所述藥物與所述靶標(biāo)的相互作用結(jié)果； 其中，所述將所述低維特征信息及蛋白質(zhì)特征輸入預(yù)設(shè)的全連接層，以預(yù)測所述藥物與所述靶標(biāo)的相互作用結(jié)果，包括： 將所述低維特征信息及蛋白質(zhì)特征輸入預(yù)設(shè)的全連接層，得到所述全連接層輸出的布爾值； 根據(jù)所述布爾值確定所述藥物與所述靶標(biāo)的相互作用結(jié)果； 其中，所述預(yù)測所述分子圖中相鄰兩個節(jié)點之間的藥物特征的相似度，包括： 將所述分子圖中相鄰兩個節(jié)點之間的藥物特征轉(zhuǎn)換為向量，得到相鄰兩個節(jié)點對應(yīng)的第一向量及第二向量； 計算所述第一向量與第二向量之間的夾角的余弦值； 根據(jù)所述余弦值確定所述分子圖中相鄰兩個節(jié)點之間的藥物特征的相似度。

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