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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于生物医学知识图谱和Transformer的药物协同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：CN119920493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411834460.4，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种基于生物医学知识图谱和Transformer的药物协同作用预测方法是由张开元;赵飞;臧天仪设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生物医学知识图谱和Transformer的药物协同作用预测方法在说明书摘要公布了：一种基于生物医学知识图谱和Transformer的药物协同作用预测方法，它涉及一种药物协同作用预测方法。本发明为了解决传统的药物组合发现过程主要依赖于临床试验，不仅费时费力，而且成本高，患者也存在风险的问题。本发明的步骤包括提取药物数据样本，生成数据集，划分训练和测试集，进行网络训练和测试；构造生物医学知识图谱；利用Rdkit将药物结构的序列表示转换成图；利用多跳子图挖掘网络挖掘知识图谱的子图；使用关系感知Transformer学习知识网络和药物分子图的特征表示，并进行融合；使用多层感知机进行药物对之间的协同作用预测；将训练集中的药物对输入到上述模型；将测试集中的药物对输入到预测模型中，得到预测结果。本发明属于药物协同作用预测技术领域。

本发明授权一种基于生物医学知识图谱和Transformer的药物协同作用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生物医学知识图谱和Transformer的药物协同作用预测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1、提取药物数据样本，生成数据集，划分训练和测试集，进行网络训练和测试； 步骤2、利用药物与其它节点信息，构造生物医学知识图谱； 步骤3、利用Rdkit将药物结构的序列表示转换成图； 步骤4、利用多跳子图挖掘网络挖掘知识图谱的子图；具体包括： 步骤401、使用最短路径策略为每种药物或细胞系提取知识子图，过滤掉距离源节点远的目标节点； 步骤402、使用K-hop子图提取器，通过包含相关节点以及与其相邻的节点构建每个节点的子图； 步骤403、将采样的子图输入到关系感知图转换器模块中； 步骤404、获得药物或细胞系节点的表示为： ， ， 其中，表示药物节点，表示细胞系； 步骤5、使用关系感知Transformer学习知识网络和药物分子图的特征表示，并进行融合；在两个较远的节点之间的关系路径中，存在多条不同的路径，选取最短的路径作为两个节点之间的关系： 步骤501、关系感知自注意力模块； 给定任意图，对于任意节点对，都有一个三元组，其中，，通过节点特征和关系特征更新自注意力分数； ， ， ， ， ， 其中，和是用于生成query和key的可训练矩阵，，用于计算value； 步骤502、关系感知Transformer； 利用新的自注意力机制构建一个新的Transformer， ， ， 表示通过上一层更新的节点； 步骤503、融合特征并进行预测； 对于一个药物协同对，通过上述方式得到它们的表征，将其输入到多层感知机中进行预测， ； 步骤6、使用多层感知机进行药物对之间的协同作用预测； 步骤7、将训练集中的药物对输入到模型中，对该模型进行训练；经过多次迭代后，得到最终的预测模型； 步骤8、将测试集中的药物对输入到预测模型中，得到预测结果，并进行结果分析。

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