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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于结构的集成贝叶斯流网络与扩散模型的药物设计模型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：CN120636604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511119995.8，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权基于结构的集成贝叶斯流网络与扩散模型的药物设计模型是由王爽;马俊腾;李茂;张耀翔;马天乐设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构的集成贝叶斯流网络与扩散模型的药物设计模型在说明书摘要公布了：本发明属于生物信息学技术领域，特别涉及基于结构的集成贝叶斯流网络与扩散模型的药物设计模型。该药物设计模型通过随机微分方程集成了贝叶斯流网络和扩散模型的优势。通过随机微分方程采样原子坐标，贝叶斯流采样原子类型，从而缩短采样时间并提升分子的属性。此外，还引入了具有解析解的连续时间损失函数，通过实现更平滑地向目标分布转换，提升随机微分方程的稳定性。通过在该领域常用数据集CrossDocked2020上与其他模型的比较，该药物设计模型在生成分子的结合亲和力、药物样性指标及构象稳定性上都达到了较好的效果，并且采样效率提升了25%。

本发明授权基于结构的集成贝叶斯流网络与扩散模型的药物设计模型在权利要求书中公布了：1.基于结构的集成贝叶斯流网络与扩散模型的药物设计模型，其特征在于，该模型的名称为MolSolver，MolSolver模型包括以下几个部分： 特征提取模块：读取蛋白质口袋和配体分子的三维坐标和原子类型特征，并对特征进行编码与特征融合； 特征更新和分子预测模块：将特征提取模块中提取到的特征输入到SE3等变图神经网络当中，预测分子的原子坐标和原子类型，在第次预测中，预测和，并且通过设定的连续时间损失训练MolSolver模型； 参数更新模块：将特征更新和分子预测模块中预测的原子坐标和原子类型用来更新参数，采用随机微分方程求解器更新原子坐标分布的参数，采用贝叶斯流更新原子类型分布的参数，在第次更新中，更新得到参数和； 特征更新和分子预测模块中，连续时间损失函数通过计算两个带噪样本分布之间的KL散度来实现；考虑到原子坐标和噪声都建模为高斯分布，原子坐标的损失写为： ； 其中，表示超参数，表示配体分子的原子坐标分布的参数，表示真实的原子坐标，表示预测的原子坐标，表示时间，表示蛋白质； 同样地，对于离散的原子类型，其参数的损失通过计算两个高斯分布之间的KL散度来获得，得到解析解： ； 其中，表示原子类型的种类数，表示时间，，其中，为类别索引的维独热码向量，是对的预测，是时的噪声调度； 最终，总训练目标为原子坐标损失与原子类型损失之和： ； 参数更新模块中，采用二阶多步快速SDE求解器更新分子坐标参数，公式如下： ； 其中，表示在第个采样步骤时坐标分布的参数；；；表示第次和第次的坐标预测值与之间的有限差分斜率；是噪声调度，且；是标准高斯噪声，，且。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266400 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；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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