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龙图腾网获悉辽宁大学申请的专利一种通过嵌入分子异构边特征的图注意力网络预测化合物毒性的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：CN115458075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211150067.4，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种通过嵌入分子异构边特征的图注意力网络预测化合物毒性的方法是由刘宏生;王诗程;张力设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通过嵌入分子异构边特征的图注意力网络预测化合物毒性的方法在说明书摘要公布了：一种通过嵌入分子异构边特征的图注意力网络预测化合物毒性的方法，包括以下步骤：步骤1、对数据进行预处理，生成分子图；步骤2、提取分子的异构边特征；步骤3、将异构边特征嵌入分子图，并给予一定的权重；步骤4、构建图注意力网络并使用新的分子图建模，将训练好的模型用于预测。本发明考虑到了分子中的异构边特征，利用图注意力网络对分子图建模，将异构边特征融合进分子图中，更好地提高了对化合物致突变性、心脏毒性等毒性的预测正确率。

本发明授权一种通过嵌入分子异构边特征的图注意力网络预测化合物毒性的方法在权利要求书中公布了：1.一种通过嵌入分子异构边特征的图注意力网络预测化合物毒性的方法，包括以下步骤： 步骤1：对数据进行预处理，生成分子图； 步骤2：提取分子的异构边特征； 所述步骤2具体为： 步骤2.1：以分子中的某一个化学键为起点，找出分子中所有的三元组，三元组包括邻居原子、键、目标原子； 步骤2.2：根据三元组中的元素组成确定分子异构边，即如果存在两个或多个三元组中，邻居原子和目标原子相同，键不同，则这样的键构成分子中的异构边； 步骤3：将异构边特征嵌入分子图，并给予权重； 所述步骤3具体为： 步骤3.1：生成异构边特征矩阵，将异构边特征嵌入分子图； 步骤3.2：对目标原子和邻居原子的状态向量使用leaky_relu激活函数进行非线性激活得到异构边特征向量和原子对特征向量，然后利用softmax函数给予异构边特征向量一定权重，计算方法如下： hvu＝leaky_reluW·[gv,gu]1evu＝leaky_reluW·[hv,hu]2 其中，gv,hv是目标原子的状态向量，gu,hu是邻居原子的状态向量；W是可训练的权值矩阵；hvu是激活函数激活之后的异构边特征向量，evu是经过leaky_relu激活函数激活之后的普通边特征向量；Nv是目标原子的所有邻居原子的集合；avu是经过softmax函数加权之后得到的邻居原子u对目标原子v的权值； 步骤4：构建图注意力网络并使用新的分子图建模，使用训练好的模型进行预测。

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