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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利基于多视角特征融合的药物-靶标相互作用预测方法、设备和介质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：CN120072036B 。

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：202510230115.8，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于多视角特征融合的药物-靶标相互作用预测方法、设备和介质是由卢诚谦;田雯;林轩;孟祥茂设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角特征融合的药物-靶标相互作用预测方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视角特征融合的药物‑靶标相互作用预测方法、设备和介质，包括：1提取药物特征：首先生成药物分子图，并通过提取分子片段进而构建多个子图结构，再使用图编码器编码得到药物特征；2提取靶标特征：首先提取靶标的蛋白质口袋，通过划分为多个子口袋进而得到多个子图结构，再使用图编码器编码以得到靶标的口袋特征；另外使用自注意力模块提取靶标的序列特征，并使用交叉注意力将口袋特征和序列特征融合得到靶标特征；3使用双线性注意力将药物特征与靶标特征进行融合，并计算药物与靶标之间的相互作用概率。本发明能够有效挖掘药物分子和靶标蛋白结构中的生物化学属性特征，提高药物靶标相互作用的预测精准度。

本发明授权基于多视角特征融合的药物-靶标相互作用预测方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角特征融合的药物-靶标相互作用预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，提取药物特征和靶标特征； 1提取药物特征：首先依据药物的SMILES序列生成对应的2D分子图，并根据药物分子中各原子的特征以及相互之间的化学键关系构建药物的图结构；然后通过提取药物的分子片段，得到各分子片段对应的子图结构；最终使用一个GraphTransformer作为分子图编码器，对药物各分子片段对应的子图结构进行编码，得到药物特征； 2提取靶标特征：首先提取靶标的蛋白质口袋，并根据蛋白质口袋中各残基以及相互之间的化学键构建靶标的图结构；然后通过将靶标划分为多个子口袋，得到各子口袋对应的子图结构；再使用一个GraphTransformer作为口袋编码器，对靶标各子口袋对应的子图结构进行编码，得到靶标的口袋特征；另外还使用一个自注意力模块从靶标的一维氨基酸序列中提取靶标的序列特征；最终使用cross-attention将靶标的口袋特征和序列特征进行融合，得到靶标特征； 步骤2，使用一个双线性注意力网络作为分类器，将药物特征与靶标特征进行深度融合，并通过多层感知机计算药物与靶标之间的相互作用概率。

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湘潭大学，其通讯地址为：411199 湖南省湘潭市西郊；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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