南京大学;南京大学宜兴环保研究院;重庆大学耿金菊获国家专利权
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龙图腾网获悉南京大学;南京大学宜兴环保研究院;重庆大学申请的专利一种判断图神经网络模型中子结构活性的方法及系统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：CN116864032B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310899643.3，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种判断图神经网络模型中子结构活性的方法及系统是由耿金菊;樊帆;刘甫;钱玉立;王瑾丰;许柯;于清淼;任洪强设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种判断图神经网络模型中子结构活性的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种判断图神经网络模型中子结构活性的方法及系统，该方法首先在图神经网络模型中匹配含有第一子结构的所有化合物的集合，提取在所述化合物中含有该第一子结构的第二子结构集合，然后利用所述图神经网络模型计算每个第二子结构的活性或毒性预测值，以及每个第二子结构掩蔽第一子结构的活性或毒性预测值；计算第一子结构对于每个化合物的活性的贡献值；最后将所有贡献值的均值与阈值比较，判断所述第一子结构在所述图神经网络模型中是否为活性子结构；本发明在图神经网络模型中进一步探究结构‑活性关系，提供模型可解释性，深化领域理解，且计算结果准确可信，对推动图神经网络模型在化学、药物计算学等领域的应用有重要意义。
本发明授权一种判断图神经网络模型中子结构活性的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种判断图神经网络模型中子结构活性的方法，其特征在于，判断待计算子结构在图神经网络模型中是否为活性子结构，其中所述待计算子结构为第一子结构；该方法包括如下步骤： 步骤1，在图神经网络模型中匹配含有第一子结构的所有化合物的集合； 步骤2，提取在所述化合物中含有该第一子结构的第二子结构集合；所述图神经网络模型用于预测化合物的活性或毒性预测值； 步骤3，利用所述图神经网络模型计算每个第二子结构的活性或毒性预测值，以及每个第二子结构掩蔽第一子结构的活性或毒性预测值； 步骤4，计算第一子结构对于该化合物的活性的贡献值； 步骤5，重复步骤2至步骤4得到第一子结构对于每个化合物的活性的贡献值，计算所有所述贡献值的均值，将该均值与阈值比较，判断所述第一子结构在所述图神经网络模型中是否为活性子结构。
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