汕头大学周腾获国家专利权
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龙图腾网获悉汕头大学申请的专利一种基于小样本的药物抑制能力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：CN116612830B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310621659.8，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于小样本的药物抑制能力预测方法是由周腾;杨丽莎;李泽权设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于小样本的药物抑制能力预测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于小样本的药物抑制能力预测方法，将原始的特征向量经过一个注意力矩阵之后得到维度更小、更具有代表性的特征向量，再将得到的特征向量进行两两拼接，按照原始标签的大小定义新标签为0或者1。再将拼接后的特征向量通过一个由卷积层和全连接层组成的分类器模型，将需要检测抑制效力的化合物分子的特征向量和表中其他已知抑制效力值的化合物分子的特征向量一起放入训练好的模型中，通过对比预测预测结果，得出相对大小，再通过查表，得出待检测的化合物的抑制效力值的范围。本发明获得抑制效力值的范围比直接通过回归的方式预测抑制效力的精确值更简单，而且需要的样本数量更少。
本发明授权一种基于小样本的药物抑制能力预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本的药物抑制能力预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将小规模抑制效力数据集中的特征向量集合ω经过一个参数矩阵进行降维重构为特征向量集合ω′； S2：将S1得到的特征向量集合ω′进行扩充为特征向量集合ω″，同时对所述小规模抑制效力数据集中的标签集合ι也进行扩充为数据标签ι’； S3：将扩充后的特征向量集合ω″和数据标签ι’放入一个由三层感知机组成的分类器，利用交叉熵损失函数对分类器进行有监督的二分类训练； S4：使用小批量梯度下降方法对三层感知机的公式进行优化； S5：将N个已知抑制效力值的化合物分子以及其特征向量建立表格，将需要检测抑制效力的化合物分子的特征向量和表中其他已知抑制效力值的化合物分子的特征向量一起放入训练好的模型中，通过对比预测结果，得出待检测的化合物分子和其他已知抑制效力的化合物分子的抑制效力的相对大小，再通过查表，得出待检测的化合物的抑制效力值的范围。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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