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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基因和药物关联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：CN119314565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411454315.3，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基因和药物关联预测方法是由邓磊;胡小文;徐彦彬;张澈设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基因和药物关联预测方法在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种基因和药物关联预测方法，属于医疗保健信息学技术领域，具体包括：构建基因和药物的关联矩阵，随机初始化每一个基因和药物的特征向量；应用热核模拟基因和药物的扩散过程，动态调整基因节点和药物节点的自适应聚合权重；根据自适应聚合权重，利用图神经网络及邻居节点的信息更新基因节点和药物节点的特征向量；计算基因和药物的预测得分，计算BPR损失函数，通过BPR损失函数的反向传播更新初始模型的参数；直到模型拟合，得到预测模型；将更新后的未知关联对中基因节点和药物节点的特征向量输入预测模型执行内积操作，获得基因和药物的关联分数矩阵。通过本公开的方案，提高了预测效率、精准度和适应性。

本发明授权一种基因和药物关联预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基因和药物关联预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，利用初始模型的构建模块，根据数据库中的基因和药物关联对构建基因和药物的关联矩阵，随机初始化每一个基因和药物的特征向量，得到基因的特征向量矩阵和药物的特征向量矩阵； 步骤2，利用初始模型的动态调整模块，基于关联矩阵、基因的特征向量矩阵、药物的特征向量矩阵和图卷积网络框架，应用热核模拟基因和药物的扩散过程，将先验知识融合到节点间的特征传播过程中，动态调整基因节点和药物节点的自适应聚合权重； 步骤3，利用初始模型的更新模块，根据自适应聚合权重，利用图神经网络及邻居节点的信息更新基因节点和药物节点的特征向量； 步骤4，将更新后的节点的特征向量输入初始模型，采用基于内积的计算方法计算基因和药物的预测得分，根据预测得分和数据标签计算BPR损失函数，通过BPR损失函数的反向传播更新初始模型的参数； 步骤5，重复步骤2至步骤4，直到模型拟合，得到预测模型； 步骤6，将更新后的未知关联对中基因节点和药物节点的特征向量输入预测模型执行内积操作，获得基因和药物的关联分数矩阵。

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中南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932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”。

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