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龙图腾网获悉鲁东大学申请的专利一种基于弗洛伊德算法网络的药物与靶点作用预测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：CN120375913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510858302.0，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于弗洛伊德算法网络的药物与靶点作用预测方法是由李锦龙;周树森;刘通;柳婵娟;王庆军;臧睦君设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于弗洛伊德算法网络的药物与靶点作用预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物信息学领域，具体涉及一种基于弗洛伊德算法网络的药物与靶点作用预测方法，融合了弗洛伊德算法、深度学习、柯尔莫哥洛夫‑阿诺德网络，注意力机制等技术手段。该方法首先对药物分子图与蛋白质图进行预处理，利用摩根指纹算法提取分子结构特征，引入进化尺度建模框架的第二代蛋白质序列预训练模型提取蛋白质语义特征。然后，将药物和蛋白质的嵌入特征分别输入到由弗洛伊德算法构建的并行柯尔莫哥洛夫‑阿诺德网络中进行特征映射，并引入联合注意力机制以建模药物原子与蛋白残基之间的高维交互关系。实验结果表明，本发明的方法在药物‑靶点亲和度预测任务中具有较高的准确性和泛化能力。

本发明授权一种基于弗洛伊德算法网络的药物与靶点作用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弗洛伊德算法网络的药物与靶点作用预测方法，其特征在于，采用弗洛伊德算法更新权重进行训练，包括对分子图和蛋白质图数据预处理，提取分子图和蛋白质图的特征，使用弗洛伊德算法网络进行训练和预测四个过程，其具体步骤如下： 步骤1、将药物分子与靶点蛋白统一用图结构输入表示，首先基于节点与边特征融合的标准化图构建方法，节点和边均携带对应的特征向量； 步骤2、对于药物分子图特征的提取，将每个原子节点在其局部邻域内的结构特征信息利用哈希函数编码其拓扑结构信息；然后对蛋白质的三维结构信息构建蛋白质结合口袋图进行编码；同时引入进化尺度建模框架的第二代蛋白质序列预训练模型对蛋白质氨基酸序列进行嵌入表示； 步骤3、将数据输入到集成多个弗洛伊德算法神经网络单元中，利用弗洛伊德动态权重更新策略，结合柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络映射模块，在特征传播过程中不断调整特征传递权重，通过可学习的傅里叶基函数展开方式，自动组合多个傅里叶基向量，实现不同特征维度间的长短程交互表达，弗洛伊德算法的实现过程如下：对于每一个嵌入向量，每一频率分量分别与可学习权重系数和进行逐元素乘积，并累加求和，形成第个输出维度的特征表达：；和是弗洛伊德系数矩阵中可学习的权重参数，是偏置项，是构造傅里叶网格向量，传递给后续网络层；通过柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络模块对药物和靶点的特征进行映射和编码，然后通过联合注意力机制对它们进行交互和集成； 步骤4、将步骤3计算得到的相似性得分通过S型生长曲线进行非线性归一化处理，将其转换为区间[0,1]内的标准化概率值，作为最终预测结果。

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鲁东大学，其通讯地址为：264025 山东省烟台市芝罘区红旗中路186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”。