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龙图腾网获悉中国人民解放军海军军医大学申请的专利加权蛋白质相互作用网络的重构方法、蛋白质复合物的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：CN117976062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311609447.4，技术领域涉及：G16B40/30；该发明授权加权蛋白质相互作用网络的重构方法、蛋白质复合物的预测方法是由曹志威;郝璐;张毅超;朱海;周琛;朱文烨;张师海;杨玥;马春辉设计研发完成，并于2023-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本加权蛋白质相互作用网络的重构方法、蛋白质复合物的预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种加权蛋白质相互作用网络的重构方法以及蛋白质复合物的预测方法。加权蛋白质相互作用网络的重构方法包括：步骤S1：检查给定加权蛋白质相互作用网络的链路权重矩阵的权重一致性指标；步骤S2：保持原加权蛋白质相互作用网络的连边情况不变，选定整个原加权蛋白质相互作用网络作为训练集，仅通过基于权重扰动模型和潜在因子模型的链路权重预测算法重构原加权蛋白质相互作用网络连边中的权重信息，得到新的加权蛋白质相互作用网络。采用上述技术方案后，实现蛋白质相互作用网络的数据增强，优化蛋白质相互作用网络，提升蛋白质复合物的预测效果。

本发明授权加权蛋白质相互作用网络的重构方法、蛋白质复合物的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质复合物的预测方法，其特征在于，依据采用加权蛋白质相互作用网络的重构方法得到的新的加权蛋白质相互作用网络，基于WMCODE算法或者WIPCA 算法预测蛋白质复合物； 所述加权蛋白质相互作用网络的重构方法包括： 步骤S1：检查给定加权蛋白质相互作用网络的链路权重矩阵的权重一致性指标，所述权重一致性指标的计算公式为： ； 其中，代表矩阵中所有元素的均值，代表扰动权重矩阵和其对应的预测权重矩阵之间的均方根误差； 步骤S2：保持原加权蛋白质相互作用网络的连边情况不变，选定整个原加权蛋白质相互作用网络作为训练集，仅通过基于权重扰动模型和潜在因子模型的链路权重预测算法重构原加权蛋白质相互作用网络连边中的权重信息，得到新的加权蛋白质相互作用网络，所述基于权重扰动模型和潜在因子模型的链路权重预测算法为： ； 其中， ，和是两个用来控制权重一致性指标的超参数； 其中，权重扰动模型为：，是矩阵的第个特征值，，，是链路扰动集对应的权重矩阵，是该特征值对应的特征向量，代表矩阵的第个特征值对应的特征向量的转置； 其中，潜在因子模型为：； 在步骤S2中，潜在因子模型通过拟合已知权重矩阵，推断出对应的潜在因子，并将潜在因子相乘来预测网络中缺失的权重信息，潜在因子模型对应的损失函数如下： ； 其中，和是两个潜在因子矩阵，是已知加权网络的邻接矩阵，和分别代表节点和潜在因子的个数，代表节点和之间链路的权重，和是潜在因子模型的两个超参数，其中代表节点和第个潜在因子之间的相关性，代表第个潜在因子和节点之间的相关性；是为了抑制算法的优化过程陷入过拟合状态的正则项，并能缩减算法时间复杂度，其中，是正则化参数；损失函数的优化过程主要通过随机梯度下降法得以实现，即分别通过计算和因子的偏导数来搜索最快的下降方向。

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