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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利药物靶标相互作用预测模型训练方法、装置、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：CN116486936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310466907.6，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权药物靶标相互作用预测模型训练方法、装置、设备和介质是由王俊设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本药物靶标相互作用预测模型训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种药物靶标相互作用预测模型训练方法、装置、设备和介质，该方法包括：通过将源域训练样本输入源域预测模型的源特征提取单元，源域预测模型的源特征提取单元的输出为源域药物‑靶点作用向量；将目标域训练样本输入目标域预测模型的目标特征提取单元，目标特征提取单元的输出为目标域药物‑靶点作用向量；将源域药物‑靶点作用向量和目标域药物‑靶点作用向量分别输入源域预测模型的源分类器单元；将目标域药物‑靶点作用向量输入目标域预测模型的目标分类器单元，训练源域预测模型和目标域预测模型。提升药物靶标相互作用预测模型的准确度。

本发明授权药物靶标相互作用预测模型训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种药物靶标相互作用预测模型训练方法，其特征在于，用于训练源域预测模型和目标域预测模型，所述源域预测模型和所述目标域预测模型均包括特征提取单元和分类器单元，所述方法包括： 获取源域训练样本和目标域训练样本，所述源域训练样本包括源训练药物分子、源训练靶点蛋白和源训练药物分子对源训练靶点蛋白作用的源标注标签，所述目标域训练样本包括目标训练药物分子和目标训练靶点蛋白； 将所述源域训练样本输入所述源域预测模型的源特征提取单元，所述源域预测模型的源特征提取单元的输出为源域药物-靶点作用向量；将所述目标域训练样本输入所述目标域预测模型的目标特征提取单元，所述目标特征提取单元的输出为目标域药物-靶点作用向量； 将所述源域药物-靶点作用向量和所述目标域药物-靶点作用向量分别输入所述源域预测模型的源分类器单元，所述源分类器单元的输出分别为源训练药物分子与源训练靶点蛋白相互作用的源预测标签和目标训练药物分子与目标训练靶点蛋白相互作用的第一预测标签；将所述目标域药物-靶点作用向量输入目标域预测模型的目标分类器单元，所述目标分类器单元的输出为目标训练药物分子与目标训练靶点蛋白相互作用的第二预测标签； 根据所述源域药物-靶点作用向量、所述目标域药物-靶点作用向量、所述源标注标签、所述源预测标签、所述第一预测标签和所述第二预测标签训练所述源域预测模型和所述目标域预测模型； 所述根据所述源域药物-靶点作用向量、所述目标域药物-靶点作用向量、所述源标注标签、所述源预测标签、所述第一预测标签和所述第二预测标签训练所述源域预测模型和所述目标域预测模型，包括： 计算所述源域药物-靶点作用向量与所述目标域药物-靶点作用向量对齐的最大均值差异损失；根据所述第一预测标签和所述第二预测标签的计算所述目标域预测模型的目标分类器单元和所述源域预测模型的源分类器单元的对比损失函数；根据所述源标注标签和所述预测标签计算所述源域预测模型的分类损失函数；根据所述最大均值差异损失、所述对比损失函数和所述分类损失函数训练所述源域预测模型和所述目标域预测模型； 所述将源域药物-靶点作用向量和目标域药物-靶点作用向量分别输入源域预测模型的源分类器单元，包括： 将各源域训练样本对应的源域药物-靶点作用向量输入与所述源域训练样本对应的源域预测模型的源分类器单元，所述源分类器单元输出源训练药物分子与源训练靶点蛋白相互作用的源预测标签；将所述目标域药物-靶点作用向量分别输入各源域预测模型的源分类器单元，各源分类器单元分别输出目标训练药物分子与目标训练靶点蛋白相互作用的第一预测标签；将所述目标域药物-靶点作用向量输入所述目标域预测模型的目标分类器单元，所述目标分类器单元输出目标训练药物分子与目标训练靶点蛋白相互作用的第二预测标签； 待训练的药物靶标相互作用预测模型对药物分子和靶点蛋白相互作用预测被表示为预测药物靶点对是否为药物分子和靶点蛋白质的相互作用的二分类任务，药物分子和靶点蛋白的信息被表示为特征向量，药物分子和靶点蛋白之间的相互作用被表示为类标签。

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