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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院申请的专利基于归纳超图学习的抗病毒药物筛选方法、系统及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：CN120510957B 。

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：202511001066.7，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权基于归纳超图学习的抗病毒药物筛选方法、系统及介质是由李顺飞;汤永;刘建超;白桦娟;郑超;刘建寨设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于归纳超图学习的抗病毒药物筛选方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了基于归纳超图学习的抗病毒药物筛选方法、系统及介质，属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉技术领域，方法包括：S1.构建病毒‑药物邻接矩阵；S2.计算病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵；S3.提取病毒和药物的统计量特征向量、图论特征向量以及病毒‑药物对的潜在特征向量，分别按行合并得到病毒总特征矩阵和药物总特征矩阵；S4.采用对偶坐标下降法求解目标函数得到优化后的投影参数矩阵；S5.从病毒视角和药物视角计算预测得分，将结果取平均得到最终的病毒‑药物关联预测得分矩阵；S6.筛选目标病毒所在行的得分，排序后得到最终预测结果。本发明既提升了预测性能，又具备良好的适应性和推广能力。

本发明授权基于归纳超图学习的抗病毒药物筛选方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于归纳超图学习的抗病毒药物筛选方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.基于已知病毒药物关联，构建病毒‑药物邻接矩阵； S2.基于病毒‑药物邻接矩阵，计算病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵； S3.构造超图特征集，从病毒整合相似矩阵、药物整合相似矩阵和病毒‑药物邻接矩阵中，分别提取病毒和药物的统计量特征向量、图论特征向量以及病毒‑药物对的潜在特征向量，分别按行合并得到病毒总特征矩阵和药物总特征矩阵； S4.基于归纳超图学习，利用病毒总特征矩阵和药物总特征矩阵构建目标函数，采用对偶坐标下降法求解目标函数得到优化后的投影参数矩阵； S5.基于优化后的投影参数矩阵，分别从病毒视角和药物视角计算预测得分，将两者的结果取平均，得到最终的病毒‑药物关联预测得分矩阵； S6.基于最终的病毒‑药物关联预测得分矩阵，筛选出目标病毒所在行的得分，排序后得到最终预测结果； 基于归纳超图学习结合核方法和弹性网络正则化构造目标函数，目标函数包含：核化特征超图正则项，用于保持特征空间的结构一致性，结合超图相关的半正定矩阵构建； 经验损失项，用于度量投影后预测与已知标签之间的误差； L2,1正则项，具有稀疏选择能力； F范数项，用于防止过拟合； 弹性网络正则化，通过μ1和μ2分别控制L2,1和LF正则项的权重。

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