南京大學(xué);南京大學(xué)宜興環(huán)保研究院;重慶大學(xué)耿金菊獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京大學(xué);南京大學(xué)宜興環(huán)保研究院;重慶大學(xué)申請的專利一種判斷圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中子結(jié)構(gòu)活性的方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN116864032B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202310899643.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G16C20/30;該發(fā)明授權(quán)一種判斷圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中子結(jié)構(gòu)活性的方法及系統(tǒng)是由耿金菊;樊帆;劉甫;錢玉立;王瑾豐;許柯;于清淼;任洪強設(shè)計研發(fā)完成,并于2023-07-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種判斷圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中子結(jié)構(gòu)活性的方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種判斷圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中子結(jié)構(gòu)活性的方法及系統(tǒng),該方法首先在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中匹配含有第一子結(jié)構(gòu)的所有化合物的集合,提取在所述化合物中含有該第一子結(jié)構(gòu)的第二子結(jié)構(gòu)集合,然后利用所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計算每個第二子結(jié)構(gòu)的活性或毒性預(yù)測值,以及每個第二子結(jié)構(gòu)掩蔽第一子結(jié)構(gòu)的活性或毒性預(yù)測值;計算第一子結(jié)構(gòu)對于每個化合物的活性的貢獻值;最后將所有貢獻值的均值與閾值比較,判斷所述第一子結(jié)構(gòu)在所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中是否為活性子結(jié)構(gòu);本發(fā)明在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進一步探究結(jié)構(gòu)?活性關(guān)系,提供模型可解釋性,深化領(lǐng)域理解,且計算結(jié)果準確可信,對推動圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在化學(xué)、藥物計算學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用有重要意義。
本發(fā)明授權(quán)一種判斷圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中子結(jié)構(gòu)活性的方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種判斷圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中子結(jié)構(gòu)活性的方法,其特征在于,判斷待計算子結(jié)構(gòu)在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中是否為活性子結(jié)構(gòu),其中所述待計算子結(jié)構(gòu)為第一子結(jié)構(gòu);該方法包括如下步驟: 步驟1,在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中匹配含有第一子結(jié)構(gòu)的所有化合物的集合; 步驟2,提取在所述化合物中含有該第一子結(jié)構(gòu)的第二子結(jié)構(gòu)集合;所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于預(yù)測化合物的活性或毒性預(yù)測值; 步驟3,利用所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計算每個第二子結(jié)構(gòu)的活性或毒性預(yù)測值,以及每個第二子結(jié)構(gòu)掩蔽第一子結(jié)構(gòu)的活性或毒性預(yù)測值; 步驟4,計算第一子結(jié)構(gòu)對于該化合物的活性的貢獻值; 步驟5,重復(fù)步驟2至步驟4得到第一子結(jié)構(gòu)對于每個化合物的活性的貢獻值,計算所有所述貢獻值的均值,將該均值與閾值比較,判斷所述第一子結(jié)構(gòu)在所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中是否為活性子結(jié)構(gòu)。
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