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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种干扰生物学通路的活性结构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：CN116052772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310071460.2，技术领域涉及：G16B25/10；该发明授权一种干扰生物学通路的活性结构预测方法是由郭婧;张少卿;史薇;于红霞;丑立本;罗雯睿;谭皓月;徐珂凡设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种干扰生物学通路的活性结构预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种干扰生物学通路的活性结构预测方法，通过构建包含细胞系、暴露时间、暴露浓度等明确标签的化合物生物学通路干扰数据库，通过累计超几何分布和累计伯努利分布评估训练集和测试集在生物学通路交叉程度和调控趋势的一致性，紧接着识别到训练集中一批潜在的化合物，进而以累积分布概率评估潜在化合物中分子描述符的出现频率，最终实现通过输入生物学通路预测驱动其变化的潜在活性结构。

本发明授权一种干扰生物学通路的活性结构预测方法在权利要求书中公布了：1.一种干扰生物学通路的活性结构预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1数据的收集： 收集并保留人种转录组基因表达数据； 把基因名称转换为EntrzeID； 对数据进行生物标签的划分；所述生物标签包括细胞系、暴露时间、暴露浓度和数据质量； 对数据进行化学标签的划分；所述化学标签包括SMILES描述的分子结构和TOXPRINT描述的分子结构； 2生物学通路富集： 将步骤1中收集并保留的转录组基因表达数据划分为训练集和测试集；其中，所述测试集的数据量占比不低于10%； 对步骤1中收集并保留的转录组基因表达数据，使用基因集富集分析对生物学通路进行富集，所述基因集富集分析得到的PGSEA值和NES值； 区分出显著富集的生物学通路； 3生物学通路相似性判断： 通过累计超几何分布，判断训练集和测试集之间显著富集的生物学通路的交叉程度； 通过累计伯努利分布，判断训练集和测试集之间均显著富集生物学通路调控趋势的一致性； 4相似性结果的整合： 对累计超几何分布的Phypergeometric值进行错误发现率的校正，得到PFRD1值； 对累计伯努利分布的Pbernoulli值进行错误发现率的校正，得到PFRD2值； 若PFRD1值、PFRD2值均满足小于0.05，则认为训练集数据与测试集数据在生物学通路干扰上相似； 基于训练集中生物学通路和化合物的联系进一步识别到一批导致测试集生物学通路干扰的潜在化合物； 所述累计超几何分布结果用Phypergeometric值表示； 其中，累计超几何分布的公式如下： N为背景通路数量； n为测试集显著富集到的生物学通路数量，即PGSEA值0.05； m为训练集和测试集共同显著富集到的通路数量； M为训练集显著富集到的通路数量； 所述累计伯努利分布结果用Pbernoulli值表示； 其中，累计伯努利的公式如下： m为测试集和训练集共同显著富集到的通路数量； 为训练集和测试集均显著富集到的生物学通路中调控趋势一致的通路数量； 参数设置为0.5； 5活性结构计算： 按潜在化合物的数量，通过自举法从训练集放回、不重复抽样，计算每次抽样中各分子描述符出现次数并拟合为高斯分布； 其中，所述抽样次数不低于1000次； 统计潜在化合物中各分子描述符出现次数并计算各分子描述符在高斯分布中的累积概率P； 去除掉在抽样中标准差小于1的分子描述符后，累计概率Pdistribution值小于0.05的分子描述符所代表的结构即被认为造成测试集生物学通路干扰的活性结构。

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