吉林大学李锦茹获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于图神经网络的磷酸化位点和疾病关联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：CN121506261B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610036372.2，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于图神经网络的磷酸化位点和疾病关联预测方法是由李锦茹;欧思思;仇实;马宇翔;高松烨;时小虎;韩霄松设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图神经网络的磷酸化位点和疾病关联预测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于生物信息学技术领域，提供了一种基于图神经网络的磷酸化位点和疾病关联预测方法，包括步骤：基于多源生物数据构建磷酸化位点与疾病的多视图；基于构建的磷酸化位点序列相似矩阵和疾病语义相似矩阵结合位点‑疾病关联信息，构建多视图异构图；通过图层注意机制对构建的视图异构图进行编码，生成位点和疾病的表示；使用对比学习方法对位点和疾病表示进行优化，并进行预测。本发明实施显著提高了预测准确性，解决现有方法中信息利用不足、特征表达能力弱以及深层图神经网络过平滑等问题。
本发明授权一种基于图神经网络的磷酸化位点和疾病关联预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的磷酸化位点和疾病关联预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1基于多源生物数据构建磷酸化位点与疾病的多视图，包含磷酸化位点序列相似性矩阵、疾病语义相似性矩阵以及位点-疾病关联信息； 2基于构建的磷酸化位点序列相似矩阵和疾病语义相似矩阵结合位点-疾病关联信息，构建多视图异构图； 3通过图层注意机制对构建的多视图异构图进行编码，生成位点和疾病的表示； 4使用对比学习方法对位点和疾病表示进行优化，并进行预测。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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