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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种基于图神经网络的蛋白质相互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：CN118866115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410885587.2，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于图神经网络的蛋白质相互作用预测方法是由王兵;赵志刚;潘学娟;卢琨;汪文艳;吴紫恒;赵远设计研发完成，并于2024-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的蛋白质相互作用预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的蛋白质相互作用预测方法，属于蛋白质相互作用预测技术领域，包括以下步骤：S1：氨基酸序列预处理；S2：提取蛋白质结构信息和序列信息；S3：结构信息与特征信息融合；S4：构建图神经网络；S5：模型网络训练；S6：蛋白质间相互作用预测。本发明采用将两种特征融合作为蛋白质特征表达；采用ESM‑2模块利用蛋白质的氨基酸序列提取蛋白质结构特征，无需提供单独的结构特征；采用非对称损失函数，能够有效解决蛋白质之间的相互作用中存在的样本标签不平衡问题。

本发明授权一种基于图神经网络的蛋白质相互作用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的蛋白质相互作用预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：氨基酸序列预处理 获取蛋白质的氨基酸序列以及相互作用公开数据集，并且根据任务需求对氨基酸序列进行预处理； S2：提取蛋白质结构信息和序列信息 利用ESM-2模型提取结构信息，并通过循环门控单元提取序列信息； S3：结构信息与特征信息融合 将结构信息和序列信息进行融合，得到融合特征； S4：构建图神经网络 基于蛋白质相互作用和融合特征构建图神经网络，得到蛋白质与蛋白质相互作用图神经网络； S5：模型网络训练 利用训练集训练蛋白质与蛋白质相互作用图神经网络，得到蛋白质与蛋白质相互作用预测模型； S6：蛋白质间相互作用预测 将未知的蛋白质输入蛋白质与蛋白质相互作用预测模型进行预测，获取预测结果； 在蛋白质与蛋白质相互作用图神经网络中，蛋白质特征表达的更新依赖于它的邻域节点，同时一个以蛋白质特征表达为节点、蛋白质间相互作用为边的PPI图被构建，将原来原始独立学习任务转化为图相关学习任务，蛋白质与蛋白质相互作用图神经网络为图同构网络，利用多层感知器结合邻域节点和自身节点来更新节点特征，节点更新公式如下： 其中，是节点v第k次迭代时的特征，∈是可学习的参数或固定的标量； 在蛋白质与蛋白质相互作用图神经网络中，每一个蛋白质的特征表达称之为节点，与将要更新的蛋白质特征表达直接相连的蛋白特征表达称之为该蛋白质的邻域节点。

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