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龙图腾网获悉荆州市中心医院申请的专利基于图神经网络的苍术素药理作用靶点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：CN120260669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510337426.4，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于图神经网络的苍术素药理作用靶点预测方法是由詹翔;郭轩设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的苍术素药理作用靶点预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的苍术素药理作用靶点预测方法，包括如下步骤：S1.生成苍术素分子结构标准化数据集；S2.将所述苍术素分子结构标准化数据集转换为分子图数据集；S3.构建药物靶点图数据集；S4.基于图神经网络构建苍术素药理作用靶点预测模型；S5.利用苍术素药理作用靶点预测模型对所述分子图数据集及交互图数据集进行处理，输出苍术素与各候选靶点之间的相互作用匹配结果，并依据匹配结果确定潜在药理作用靶点。本发明能够对分子原子级别的特征与靶点关键氨基酸残基特征进行动态加权，使得预测模型能够更精准地刻画药物与靶点的局部交互特性。

本发明授权基于图神经网络的苍术素药理作用靶点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的苍术素药理作用靶点预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集苍术素分子结构数据，并对苍术素分子结构数据进行标准化处理，生成苍术素分子结构标准化数据集； S2.将所述苍术素分子结构标准化数据集转换为分子图数据集； S3.采集包含已知药物靶点及相关生物信息的药物靶点数据，构建药物靶点图数据集； S4.基于图神经网络构建苍术素药理作用靶点预测模型，在所述苍术素药理作用靶点预测模型中集成图匹配注意力机制，利用图匹配注意力机制对所述分子图数据集与所述药物靶点图数据集进行特征匹配； S5.利用苍术素药理作用靶点预测模型对所述分子图数据集及交互图数据集进行处理，输出苍术素与各候选靶点之间的相互作用匹配结果，并依据匹配结果确定潜在药理作用靶点； 所述S4包括以下步骤： S41.基于苍术素分子图数据集和药物靶点图数据集，构建融合拓扑信息和空间几何结构的图匹配注意力机制，在苍术素药理作用靶点预测模型中集成图匹配注意力机制，优化苍术素分子图与药物靶点图之间的特征交互； S42.在所述图匹配注意力机制中，结合苍术素分子图中原子节点与药物靶点图中关键氨基酸残基的拓扑结构相似性和空间构象约束，计算动态匹配权重： ； 其中，表示苍术素分子中原子与药物靶点中关键氨基酸残基之间的动态匹配权重，为基础特征相似性计算函数，为苍术素分子和药物靶点拓扑结构相似性度量，为苍术素分子三维坐标矩阵和药物靶点三维坐标矩阵之间的空间几何匹配度； S43.拓扑结构相似性度量采用分层子图匹配方法，计算苍术素分子图与药物靶点图在不同尺度下的结构相似度： ； 其中，和分别表示苍术素分子和药物靶点在第层的局部子图结构，为Jaccard相似性系数，为不同层次匹配的重要性权重，为子图划分的层数； S44.空间几何匹配度量采用拉普拉斯正则化嵌入方法，计算苍术素分子和药物靶点在三维空间中的位置相似性： ； 其中，为空间邻接矩阵，表示苍术素分子中原子与药物靶点中关键氨基酸残基是否在合理的相互作用范围内，若两者空间距离小于设定阈值则，否则； S45.结合拓扑结构相似性和空间几何匹配度量，调整图匹配注意力机制的特征聚合方式，实现分子-靶点交互信息的最优融合： ； 其中，为苍术素分子与药物靶点之间的匹配特征向量，表示特征拼接操作； S46.将计算得到的匹配特征向量经过全连接层映射，输出苍术素分子与药物靶点之间的交互概率： ； 其中，表示苍术素分子与药物靶点之间的交互概率，为可训练权重矩阵，为偏置项，为sigmoid激活函数； S47.得到苍术素药理作用靶点匹配矩阵： ； 其中，记录苍术素分子集合与药物靶点图数据集之间的匹配关系，为苍术素分子数目，为药物靶点数目； S48.利用苍术素药理作用靶点匹配矩阵作为监督信号，对苍术素药理作用靶点预测模型进行训练，采用损失函数进行模型优化： ； 其中，为苍术素分子与药物靶点之间的真实交互标签，为预测的交互概率； S49.输出训练好的苍术素药理作用靶点预测模型： 。

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