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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于分子生成的全氟烷基和多氟烷基化合物筛查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：CN119943208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510089545.2，技术领域涉及：G16C20/64；该发明授权一种基于分子生成的全氟烷基和多氟烷基化合物筛查方法是由陈景文;刘语薇;解怀君;张煜轩;王浩博设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分子生成的全氟烷基和多氟烷基化合物筛查方法在说明书摘要公布了：本发明属于环境污染物筛查领域，涉及一种基于分子生成的全氟烷基和多氟烷基化合物筛查方法。本发明利用分子生成模型对现有的PFAS结构进行扩展，生成大量潜在的PFAS结构清单，以克服现有数据库对PFAS化学空间覆盖有限的问题，从而提高未知PFAS的筛查通量。本发明的效果和益处在于显著扩展PFAS的化学空间覆盖度，实现对环境中未知PFAS的高效筛查，提升筛查通量，并成功识别出多种未报道的潜在PFAS结构，为PFAS筛查、监测和风险评估提供有效支持。

本发明授权一种基于分子生成的全氟烷基和多氟烷基化合物筛查方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分子生成的全氟烷基和多氟烷基化合物筛查方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1数据集准备 使用公开的PFAS疑似清单，提取化学结构明确且满足OECD定义的PFAS；采用SMILES格式来表示提取的化学结构，并使用RDKit工具进行SMILES的标准化和去冗余，确保数据集不含无效或重复结构，最终获得的数据作为训练集； 步骤2分子生成模型的构建 采用长短期记忆网络LSTM作为模型架构，基于步骤1获得的训练集中的PFAS结构对模型进行训练；包括两种策略，具体如下： 基于数据增强的分子生成模型：利用SmilesEnumerator程序为训练集中每个PFAS结构生成n种不同的SMILES表示，并将其作为LSTM的输入进行训练； 基于迁移学习的分子生成模型：首先使用化学结构数据库对LSTM进行预训练，然后在训练集上进行微调； 步骤3分子生成 分别利用步骤2中训练后的两种分子生成模型在PFAS化学空间中进行采样，将所有生成SMILES合并；使用RDKit工具对生成的SMILES进行有效性验证，再进行过滤，保留符合OECDPFAS定义的SMILES结构； 步骤4候选清单构建 利用RDKit工具计算每个生成分子的分子式和精确质量，以及统计每个化学结构被模型重复采样的频率，将分子式、精确质量和采样频率信息整合为PFAS筛查的新疑似清单； 步骤5PFAS筛查 将步骤4获得的新疑似清单嵌入PFAS筛查流程，对样品的高分辨质谱数据进行筛查；基于特定的质谱特征，对峰进行过滤；最后保留具有两种或两种以上PFAS诊断碎片匹配的峰；基于精确质量数误差小于±5ppm，同位素分布得分大于0.8的标准，从新疑似清单中提取候选结构，并基于候选结构采样频率由高到低进行排序。

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