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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利基于混合图注意力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：CN119889427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510043314.8，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于混合图注意力神经网络的蛋白质相互作用预测方法是由王兵;王宇西;潘学娟;汪文艳;卢琨;章军;陈鹏设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合图注意力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：本发明公开了基于混合图注意力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：蛋白质数据的预处理；提取并融合蛋白质的特征；构建TCN神经网络；构建混合图注意力神经网络；模型训练；蛋白质间相互作用预测。本发明将两种特征融合作为蛋白质特征表达，采用TCN网络提取蛋白质全局特征，无需通过卷积神经网络提取全局特征；采样GAT和GCN网络提取蛋白质的局部特征，无需通过滑动窗口技术对局部特征进行单独提取。

本发明授权基于混合图注意力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.基于混合图注意力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：蛋白质数据的预处理 获取多个基准数据集，对基准数据集进行过滤处理，然后将基准数据集合并得到训练集与测试集； S2：提取并融合蛋白质的特征 通过蛋白质的氨基酸序列得到蛋白质序列的进化特征，并且根据蛋白质PDB文件得到蛋白质的原子特征和二级结构特征，然后根据氨基酸残基的位置坐标计算得到蛋白质的位置嵌入特征，最后将蛋白质的进化特征、二级结构特征、原子特征、位置嵌入特征通过特征融合的方式得到蛋白质的特征表达，作为蛋白质与蛋白质相互作用预测模型的输入数据特征； S3：构建TCN神经网络 将transformer的编码部分与AGCN网络进行拼接融合，得到TCN网络； S4：构建混合图注意力神经网络 构建混合图注意力神经网络，将GCN网络与GAT网络进行融合提取蛋白质的局部特征，并利用TCN网络提取蛋白质的全局特征，得到蛋白质与蛋白质相互作用混合图注意力神经网络； S5：模型训练 利用训练集训练蛋白质与蛋白质相互作用混合图注意力神经网络，得到训练后的权重参数，保存权重参数进而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 将测试集数据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。

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安徽工业大学，其通讯地址为：243032 安徽省马鞍山市经济技术开发区南区嘉善科技园2号楼；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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