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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利基于图因果学习的抗菌肽功能可解释预测方法及系统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：CN120808899B 。

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：202511339234.3，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于图因果学习的抗菌肽功能可解释预测方法及系统是由蔡梦杰;岳振宇;高羽佳;王汇颍;吴楚雅;康乐瑶设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图因果学习的抗菌肽功能可解释预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了基于图因果学习的抗菌肽功能可解释预测方法及系统，在预测方法中，采用图神经网络GNN对图结构的残基节点进行编码，并基于注意力引导的特征筛选机制，对每个节点及节点边关系赋予任务相关性权重，动态压缩与弱化冗余区域，形成图表示；将图表示映射至多层对比空间，并引入多任务分类器，依据图表示预测抗菌肽的功能类别标签，使用交叉熵损失与对比损失联合优化整体目标函数，得到不变图表示；基于不变图表示中节点注意力权重与边重要性得分，对预测抗菌功能起决定性作用的区域进行定位与标注，形成具有因果依据的因果子图。本申请显著提升了模型的可解释性，并增强了模型在分类任务中的准确性与泛化能力。

本发明授权基于图因果学习的抗菌肽功能可解释预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图因果学习的抗菌肽功能可解释预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S101：引入预训练蛋白语言模型，提取每个残基的上下文语义向量，并结合注意力权重构建残基接触概率矩阵，经阈值处理后形成二值化接触图；以蛋白质残基为节点，以二值化接触图为边，构建蛋白质图结构； S102：采用图神经网络GNN对图结构的残基节点进行编码，并基于注意力引导的特征筛选机制，对每个节点及节点边关系赋予任务相关性权重，动态压缩与弱化冗余区域，得到与抗菌功能相关的结构子图区域，形成图表示； S103：将图表示映射至多层对比空间，形成用于对比优化的嵌入表示，所述多层对比空间包括构建的语义级对比学习和实例级对比学习；引入多任务分类器，依据图表示预测抗菌肽的功能类别标签，使用交叉熵损失与对比损失联合优化整体目标函数，得到不变图表示； S104：基于训练过程中获得的不变图表示中节点注意力权重与边重要性得分，对预测抗菌功能起决定性作用的区域进行定位与标注，构建具有因果依据的因果子图，结合已知抗菌肽结构的关键功能基序，将提取到的因果子图节点映射回原始氨基酸序列，采用滑动窗口比对，将关键功能基序进行可视化展示。

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农业大学，其通讯地址为：230036 安徽省合肥市蜀山区长江西路130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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