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龙图腾网获悉广州国家实验室申请的专利一种分子对接生成方法和相关设备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：CN121034390B 。

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：202511166604.8，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种分子对接生成方法和相关设备是由陈红明;徐明远;范志广;冉挺;唐密铷设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分子对接生成方法和相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分子对接生成方法和相关设备，方法包括：获取配体蛋白复合物的数据集；其中，数据集包括每个配体蛋白复合物的配体、蛋白以及配体和蛋白的坐标信息；对配体和蛋白进行编码，得到图信息；图信息包括配体图信息和蛋白图信息；对坐标信息进行加噪处理，得到加噪坐标；利用数据集对应的坐标信息、图信息和加噪坐标对等变图神经网络进行优化训练，得到去噪神经网络；利用去噪神经网络生成目标蛋白与目标配体的目标原子坐标，基于目标原子坐标转化得到对接姿态。本申请能够高效实现分子对接生成；相关的预测模型技术可广泛应用于分子对接技术领域。

本发明授权一种分子对接生成方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种分子对接生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取配体蛋白复合物的数据集；其中，所述数据集包括每个所述配体蛋白复合物的配体、蛋白以及所述配体和所述蛋白的坐标信息； 对所述配体和所述蛋白进行编码，得到图信息；所述图信息包括配体图信息和蛋白图信息； 对所述坐标信息进行加噪处理，得到加噪坐标； 利用所述数据集对应的所述坐标信息、所述图信息和所述加噪坐标对等变图神经网络进行优化训练，得到去噪神经网络； 利用所述去噪神经网络生成目标蛋白与目标配体的目标原子坐标，基于所述目标原子坐标转化得到对接姿态； 其中，数据集分为训练集和测试集，所述利用所述数据集对应的所述坐标信息、所述图信息和所述加噪坐标对等变图神经网络进行优化训练，得到去噪神经网络，包括以下步骤： 将所述训练集中所述配体蛋白复合物对应的所述图信息和所述加噪坐标作为所述等变图神经网络的输入数据； 通过等变一致性扩散的策略结合所述坐标信息对所述等变图神经网络进行优化训练，得到所述去噪神经网络； 利用所述测试集对所述去噪神经网络进行测试评估，得到评估结果； 其中，所述通过等变一致性扩散利用所述坐标信息进行优化训练，包括以下步骤： 基于所述等变图神经网络在所述等变一致性扩散相邻两个扩散迭代步数的预测结果构建均方根误差损失； 其中，所述均方根误差损失的表达式为： 式中，表示均方根误差损失；表示均方根误差损失函数；表示等变图神经网络；表示配体的坐标信息；表示蛋白的坐标信息；和为相邻两个扩散迭代步数的扩散时间；表示正态分布噪声；表示图信息； 利用所述均方根误差损失对所述等变图神经网络进行优化调整。

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