天津大学孙佩哲获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于Morgan指纹和优化的Shapley值的化学品活性结构识别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：CN119993324B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510064630.3，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于Morgan指纹和优化的Shapley值的化学品活性结构识别方法是由孙佩哲;李尚禹设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Morgan指纹和优化的Shapley值的化学品活性结构识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于Morgan指纹和优化的Shapley值的化学品活性结构识别方法。对于使用Morgan分子指纹为特征建立的模型，为训练数据集生成特征矩阵，以特征矩阵为解释背景，载入模型权重后，用SHAP方法解释模型并生成Shapley矩阵，查找并删除干扰列后，通过活性指数的定义找到低频出现但与化学品活性终点高度相关的子结构，发现高活性的分子片段。
本发明授权基于Morgan指纹和优化的Shapley值的化学品活性结构识别方法在权利要求书中公布了：1.基于Morgan指纹和优化的Shapley值的化学品活性结构识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集数据； 2生成特征矩阵：依照训练数据集中的SMILES编码和模型使用的Morgan指纹半径和长度，生成特征矩阵； 3加载模型并计算Shapley值矩阵：依照模型种类，使用shap库解释模型，以训练数据集生成的特征矩阵为解释背景，计算训练数据集的Shapley矩阵； 4去除可能产生干扰的分子结构：按照预设比例查找特征矩阵中存在的干扰结构所在列，并记录这些列所在位置，组成干扰列的位置索引集合，删除Shapley矩阵和特征矩阵的干扰列； 5通过定义活性指数的方法，发现高活性的分子片段：对于特征j代表结构的活性指数AIj，其公式表达为: 其中，n等于训练数据集中样本的数量，Sij表示训练数据集的Shapley值矩阵中第i个样本和第j个特征的值，Fij表示训练数据集的特征矩阵中第i个样本和第j个特征的值，favej表示训练数据集特征矩阵中第j个特征的平均值。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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