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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种多源数据高效融合的药物靶标相互作用的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：CN114420201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210071277.8，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种多源数据高效融合的药物靶标相互作用的预测方法是由张媛媛;杜丙瑜;吴梦洁;王淑栋;陈蔚设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源数据高效融合的药物靶标相互作用的预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多源数据高效融合的药物靶标相互作用的预测方法，首先，通过对药物和靶点多源数据进行分类，将多源数据融合或拼接。对于原始数据，根据药物或靶标的生物学特性，分别划分为几类。当类别中存在多个网络时，根据网络的特点选择融合节点特征或拼接节点特征。其次，网络嵌入方法获得高质量、丰富的节点低维特征表示。最后，使用正向无标记学习来预测潜在的DTIs。本发明根据数据的性能对其进行分类，并在融合过程中对分类后的数据进行不同权重的处理，使不同类别的药物和靶点能够进行自适应融合。在制药生物试验前，通过计算机技术学习获得候选药物靶标，大大减少了生物对照试验的时间和金钱成本，缩短制药周期。

本发明授权一种多源数据高效融合的药物靶标相互作用的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种多源数据高效融合的药物靶标相互作用的预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：分别对药物和靶标的拓扑结构数据和特征属性数据按照生物特性分类，将药物和靶标分类网络组合输入正无标记预测模型获得不同组合预测结果性能指标； 步骤二：分析类网络组合试验指标，分别对药物和靶标多来源数据进行基本融合或拼接，包括类网络筛选、网络融合，其中，网络融合包括熵加权融合和反向softmax加权融合；当类别中存在多个网络时，对含多个网络的类网络做了拼接和融合的比较分析，根据网络的特点选择融合节点特征或拼接节点特征； 步骤三：将融合或拼接后的药物和靶标网络分别输入网络嵌入模型，计算药物和靶标的低维特征表示； 步骤四：将药物和靶标的低维特征表示输入正无标记预测模型，获得预测性能指标和预测药物靶标作用得分； 拓扑结构数据包括药物拓扑结构数据和靶标拓扑结构数据，药物拓扑结构数据包括药物药物相互作用网络、药物-疾病关联网络、药物副作用关联网络，靶标拓扑结构数据包括靶标靶标相互作用网络、靶标疾病关联网络； 特征属性数据包括药物特征属性数据和靶标特征属性数据；药物特征属性数据包括药物相似性网络，药物相似性网络包括药物化学结构相似性网络、药物基于ATC的相似性、药物靶标序列相似性网络、药物靶标GO相似性网络，其中药物靶标GO相似性网络包括分子功能、细胞组分、生物过程；靶标特征属性数据包括靶标相似性网络，靶标相似性网络包括靶标序列相似性网络和基于GO的相似性网络，基于GO的相似性网络包括分子功能、细胞组分、生物过程。

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