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龙图腾网获悉汕头大学申请的专利一种基于交互推理网络的药物靶标相互作用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：CN116612810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310507847.8，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于交互推理网络的药物靶标相互作用预测方法是由陈亮;梁晓敏;陈煜其;毛胜东设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交互推理网络的药物靶标相互作用预测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于交互推理网络的药物靶标相互作用预测方法，该网络包括嵌入层、编码层、交互层、特征提取层和输出层。嵌入层中生成药物和靶标分子的序列嵌入，编码层获得药物和靶标的编码后的分子表征，交互层进行药物和靶标相互作用模拟，特征提取层提取交互矩阵的交互特征，最后获得预测结果。本发明可以应用于药物与靶标关系的预测。采用本发明，解决了传统DTI预测模型训练拘泥于数量稀缺的有标记数据集，未标记数据不能被充分利用的问题；其次，提高了模型在DTI预测方面的可解释性。

本发明授权一种基于交互推理网络的药物靶标相互作用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交互推理网络的药物靶标相互作用预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：分别从BIOSNAP、BindingDB和DAVIS数据库中获取药物、靶标以及药物靶标相互作用的数据，获取三个数据集正样本对数据； S2：获取与生成负样本对数据； S3：依据所述药物、靶标和药物靶标相互作用的数据，以及生成的负样本对数据，对三个数据集进行整合，构造训练集、验证集和测试集； S4：将嵌入层中生成药物分子和靶标序列的嵌入并分别通过编码层，并通过经下方法进行处理： 使用分子全序列直接编码、分子子序列编码和指纹编码三种方式分别将分子序列转换为向量表示，将序列信息整合到特征向量中；嵌入的时候将药物分子的SMILES表达式和靶标的氨基酸序列分别编码，生成药物和靶标的序列嵌入和，分别输入编码层； S5：所述编码层获得药物和靶标的编码后的分子表征； S6：交互层进行药物和靶标相互作用模拟，包括步骤：对于每个靶标子序列i和每个药物子序列j，生成交互值： 其中F为聚集函数，用来衡量药物-靶标对之间的相互作用，在交互层之后得到张量矩阵I，使用点乘作为聚集函数能够产生单一标量，以衡量单对药物靶标最小单元对之间的相互作用强度； S7：特征提取层捕获交互矩阵的交互特征； S8：最后接入全连接网络进行药物靶标相互作用预测。

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汕头大学，其通讯地址为：515063 广东省汕头市大学路汕头大学；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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