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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利药物与靶标的相互作用预测方法、装置、设备及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：CN114822683B 。

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：202210508983.4，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权药物与靶标的相互作用预测方法、装置、设备及存储介质是由郑喜民;王天誉;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本药物与靶标的相互作用预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明为人工智能技术的神经网络技术领域，本发明提供了一种药物与靶标的相互作用预测方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：调用预先构建的图神经网络提取药物的分子图中的药物特征，根据重启随机游走算法对分子图进行处理，预测分子图中相邻两个节点之间的药物特征的相似度，得到全局结构信息，将全局结构信息输入预设的深度神经网络中，得到药物的低维特征信息，获取靶标的蛋白质序列，调用长短期记忆网络对蛋白质序列进行处理，得到蛋白质特征，将低维特征信息及蛋白质特征输入预设的全连接层，以预测药物与靶标的相互作用结果，以有针对性的提取出药物和蛋白质序列内包含的信息，提升了药物与靶标相互作用的预测效率。

本发明授权药物与靶标的相互作用预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种药物与靶标的相互作用预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取药物的分子图； 调用预先构建的图神经网络提取所述分子图中的药物特征； 根据重启随机游走算法对所述分子图进行处理，预测所述分子图中相邻两个节点之间的药物特征的相似度，得到全局结构信息；其中，所述全局结构信息用于描述所述分子图中相邻两个节点之间的药物特征的相似度； 将所述全局结构信息输入预设的深度神经网络中，得到所述药物的低维特征信息； 获取靶标的蛋白质序列，调用长短期记忆网络对所述蛋白质序列进行处理，得到蛋白质特征； 将所述低维特征信息及蛋白质特征输入预设的全连接层，以预测所述药物与所述靶标的相互作用结果； 其中，所述将所述低维特征信息及蛋白质特征输入预设的全连接层，以预测所述药物与所述靶标的相互作用结果，包括： 将所述低维特征信息及蛋白质特征输入预设的全连接层，得到所述全连接层输出的布尔值； 根据所述布尔值确定所述药物与所述靶标的相互作用结果； 其中，所述预测所述分子图中相邻两个节点之间的药物特征的相似度，包括： 将所述分子图中相邻两个节点之间的药物特征转换为向量，得到相邻两个节点对应的第一向量及第二向量； 计算所述第一向量与第二向量之间的夹角的余弦值； 根据所述余弦值确定所述分子图中相邻两个节点之间的药物特征的相似度。

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