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龙图腾网获悉大理大学申请的专利一种蛋白质交互位点识别方法、装置及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：CN117198398B 。

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：202311170974.X，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权一种蛋白质交互位点识别方法、装置及介质是由曾新;孟凡方;李毅设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种蛋白质交互位点识别方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种蛋白质交互位点识别方法、装置及介质。该方法构建GHGPR‑PPIS模型，所述GHGPR‑PPIS模型包括依次连接的5个GraphHeat‑GPR模块、线性层、全连接层和softmax，其建立在图卷积网络的基础上采用热核还集成了广义PageRank技术和边缘自注意力特征处理块，充分利用蛋白质图中隐藏的信息，显著提高了蛋白‑蛋白交互位点预测的性能；与其他竞争模型对比，不仅削减了模型的层数和训练参数，还略微提高了测试性能、泛化能力和实际应用能力。

本发明授权一种蛋白质交互位点识别方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质交互位点识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取蛋白-蛋白相互作用数据集，将数据集划分为训练集和测试集并进行预处理； 获取训练集和测试集中蛋白质链的序列特征表示、结构特征表示和边特征表示，将蛋白质链的序列特征表示、结构特征表示作为蛋白质链的节点特征信息； 将训练集输入预设的GHGPR-PPIS模型中，所述GHGPR-PPIS模型包括依次连接的5个GraphHeat-GPR模块、线性层、全连接层和softmax，其中，所述GraphHeat-GPR模块，用于采用热核的卷积处理得到蛋白质链的节点之间的低频信号并对节点特征进行更新，获得第一节点特征；用于将第一节点特征以及边特征送入边缘自注意力模块，更新节点之间的注意力系数，获得更新之后的第二节点特征；用于将第二节点特征与初始的节点特征进行线性组合，送入归一化层作为下一GraphHeat-GPR模块的输入；所述线性层，用于将每一层GraphHeat-GPR模块的输出结果进行加权组合，得到最终的结果送入全连接层；所述全连接层和softmax，用于预测结果； 比对真实标签与预测结果，以最小化交叉熵损失函数更新网络参数，直至达到最大迭代次数，训练结束，获得训练好的GHGPR-PPIS模型； 将测试集输入训练好的GHGPR-PPIS模型，得到蛋白-蛋白交互位点，其中，所述采用热核的卷积处理得到蛋白质链的节点之间的低频信号并对节点特征进行更新，具体包括如下步骤： 所述热核的定义，如下所示：1 式中，描述了归一化拉普拉斯矩阵特征值的平滑性，，并且代表了单位矩阵，s为缩放参数，A为蛋白质链图即邻接矩阵，D为A的对角度矩阵； 采用热核对输入的蛋白质链的节点特征进行处理以获得新的节点特征，如公式2所示：2 式中，是缩放参数，和是可学习的参数矩阵。

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