买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利药物暴露下基因表达谱的神经网络模型预测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：CN116092626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202310157307.1，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权药物暴露下基因表达谱的神经网络模型预测方法是由陈铭;胡晓天;凌添翼;冯聪设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本药物暴露下基因表达谱的神经网络模型预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种药物暴露下基因表达谱的神经网络模型预测方法，使用药物‑药物相似性网络以及药物二维结构作为输入的图卷积神经网络模型来进行药物暴露下生物体基因组表达谱预测。可以通过分析这些药物暴露的基因表达数据，计算其与疾病相关基因表达谱的相关性系数，进行药物再利用预测。本发明通过对多个图网络进行卷积学习，充分学习药物分子的特性以及对下游基因的影响。通过对以上数据的训练预测药物暴露下人体大量基因表达量的变化，为后续的药物重定位预测提供一个新的研究方式。

本发明授权药物暴露下基因表达谱的神经网络模型预测方法在权利要求书中公布了：1.药物暴露下基因表达谱的神经网络模型预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）选定一种待分析药物，获取待分析药物的自身信息和互作信息，（2）根据步骤（1）获得的药物互作信息构建药物-药物相似性网络，（3）将待分析药物分子自身信息中的SMILES结构信息转换为图表示，以化学键类型作为图像的不同通道的图像表示，将图表示和图像表示的数据串接到一起构成待分析药物的特征向量，（4）将步骤（3）所得待分析药物的特征向量作为药物-药物相似性网络上的一个节点，使用步骤（2）所得的药物-药物相似性网络进行信息聚合获得待分析药物的聚合相似药物信息后的特征向量，（5）将步骤（4）所得待分析药物的聚合相似药物信息后的特征向量转化为下游基因的潜在特征向量，（6）计算药物剂量对下游基因潜在特征表示的影响，并将药物剂量影响整合到步骤（5）所得下游基因的潜在特征向量中，获得整合有药物剂量影响的基因特征向量，步骤（6）中在计算药物剂量对下游基因潜在特征表示的影响时，通过一个逻辑激活函数来模拟用药剂量对基因表达量的影响，逻辑激活函数为： ， ，公式中，v是药物暴露的剂量，e为自然常数，k，，都是可训练的参数且初始值为1，为药物剂量对基因表达的影响系数，Gd为步骤（5）中所得下游基因的潜在特征向量，Gv是整合了药物剂量影响的基因特征向量；（7）计算基因间互作对的表达量影响，并整合到步骤（6）所得基因特征向量中获得整合了基因间互作影响后的基因特征向量，（8）将步骤（7）所得基因特征向量转化为最终的基因表达量矩阵，对应即为待分析药物的药物暴露下基因表达谱。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。