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龙图腾网获悉中南大学申请的专利mRNA和药物关联的预测方法、装置、终端设备及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：CN116453585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310157523.6，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权mRNA和药物关联的预测方法、装置、终端设备及介质是由邓磊;胡小文设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本mRNA和药物关联的预测方法、装置、终端设备及介质在说明书摘要公布了：本申请适用于生物信息技术领域，提供了一种mRNA和药物关联的预测方法、装置、终端设备及介质。其中，该方法在预先构建的关联二分图上，对mRNA和药物的向量表示进行邻居节点聚合，分别得到二者的初始特征向量；根据关联二分图，构建关联超图，得到mRNA和药物的超图特征向量表示；根据初始特征向量和超图特征向量表示，构建跨视图对比损失，得到综合损失；利用综合损失分别对mRNA和药物的初始特征向量进行更新，得到mRNA和药物的中间特征向量；若中间特征向量满足更新终止条件，则利用其构建关联性预测模型，预测mRNA与药物的关联性。本申请能够提高mRNA与药物关联性的预测的准确性。

本发明授权mRNA和药物关联的预测方法、装置、终端设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种mRNA和药物关联的预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，在预先构建的由待测mRNA和目标药物构成的关联二分图上运行信息聚合神经网络模型，分别对预先初始化的待测mRNA的向量表示和预先初始化的目标药物的向量表示进行邻居节点聚合，得到所述待测mRNA的初始特征向量和所述目标药物的初始特征向量； 步骤2，根据所述关联二分图，构建关联超图，得到所述待测mRNA的超图特征向量表示和所述目标药物的超图特征向量表示； 步骤3，分别针对所述待测mRNA和所述目标药物二者中的一者，根据该者的初始特征向量和超图特征向量表示，构建跨视图对比损失，得到所述待测mRNA的视图对比损失和所述目标药物的跨视图对比损失； 步骤4，根据所述待测mRNA的跨视图对比损失和所述目标药物的跨视图对比损失，构建综合损失； 步骤5，利用所述综合损失，分别对所述待测mRNA的初始特征向量和所述目标药物的初始特征向量进行反向传播更新，得到所述待测mRNA的中间特征向量和所述目标药物的中间特征向量； 步骤6，若所述待测mRNA的中间特征向量和所述目标药物的中间特征向量满足预设更新终止标准，则将所述待测mRNA的中间特征向量作为所述待测mRNA的最终特征向量，将所述目标药物的中间特征向量作为所述目标药物的最终特征向量；否则， 将所述待测mRNA的中间特征向量作为步骤1中的所述待测mRNA的向量表示、所述目标药物的中间特征向量作为步骤1中的所述目标药物的向量表示，返回执行步骤1； 步骤7，根据所述待测mRNA的最终特征向量和所述目标药物的最终特征向量，构建所述待测mRNA与所述目标药物的关联性预测模型； 步骤8，利用所述关联性预测模型预测待测mRNA与目标药物的关联性。

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