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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利基于知识增强语言模型的蛋白质相互作用调节剂预测方法、系统和计算机可读存储介质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：CN119993283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510464934.9，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于知识增强语言模型的蛋白质相互作用调节剂预测方法、系统和计算机可读存储介质是由邹权;张梓童;牛梦婷;王春宇设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识增强语言模型的蛋白质相互作用调节剂预测方法、系统和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识增强语言模型的蛋白质相互作用调节剂预测方法，包括，调节剂模型构建：预训练文本编码器，引入基于指纹的结构编码器，拼接文本编码器输出的文本嵌入和结构编码器输出的多种指纹嵌入生成调节剂特征；蛋白质模型构建：收集GO图和GO注释，基于GO图训练图嵌入模型，使用训练后的图嵌入模型为每个GO术语节点生成结构特征，结合GO术语的结构特征输出GO术语嵌入向量，基于多个GO术语嵌入向量生成蛋白质特征；预测模型构建：以调节剂特征和蛋白质特征为输入，输出相互作用特征，并基于相互作用特征输出预测结果。本方案通过自然语言的细微表达与生物分子结构属性的融合实现了蛋白质相互作用调节剂预测性能的有效提升。

本发明授权基于知识增强语言模型的蛋白质相互作用调节剂预测方法、系统和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识增强语言模型的蛋白质相互作用调节剂预测方法，其特征在于，该方法包括， 调节剂模型构建 收集分子的SMILES序列和文本描述，并通过生成式语言模型扩展所述文本描述以构建预训练语料库； 基于所述预训练语料库预训练文本编码器； 引入基于指纹的结构编码器，采用多种指纹表示分子结构，并使用单独的线性投影头将各个指纹映射至文本编码器的嵌入空间； 拼接文本编码器输出的文本嵌入和结构编码器输出的多种指纹嵌入生成调节剂特征； 蛋白质模型构建 收集GO图和GO注释，并使用BERT模型作为主干网络； GO表示基因本体，所述的GO注释包括相应GO术语的名称和定义； 所述的GO图的每个节点表示一个GO术语，边表示GO术语之间的关系； 基于所述GO图训练图嵌入模型； 使用训练后的图嵌入模型为每个GO术语节点生成结构特征； 主干网络将GO术语的名称和定义转换为词嵌入，GO术语的结构特征通过[SK]令牌被注入至主干网络中，输出GO术语嵌入向量； 将多个GO术语嵌入向量进行聚合生成蛋白质特征； 预测模型构建 包括一融合块和双层感知机，融合块以调节剂模型输出的调节剂特征和蛋白质模型输出的蛋白质特征为输入，输出相互作用特征，双层感知机基于所述的相互作用特征输出预测结果。

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电子科技大学长三角研究院(衢州)，其通讯地址为：324003 浙江省衢州市柯城区成电路1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”。