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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于對比學習和蛋白聚類策略的無配體靶標的配體預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120164519B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510249013.0，技術領域涉及：G16B15/30；該發明授權一種基于對比學習和蛋白聚類策略的無配體靶標的配體預測方法是由朱峰;牟敏杰;葛一超;牛天樂;張陽設計研發完成，并于2025-03-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于對比學習和蛋白聚類策略的無配體靶標的配體預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于對比學習和蛋白聚類策略的無配體靶標的配體預測方法，包括：構建與訓練基于有監督對比學習算法的靶標?配體相互作用預測模型ConsCPI，將藥物編碼向量和靶標編碼向量輸入ConsCPI，得到藥物?靶標相互作用預測概率；將無配體靶標和待篩選化合物數據集中的藥物輸入到ConsCPI，得到與無配體靶標相互作用預測概率大于50％的結合配體；構建無配體靶標推薦配體系統iTarget，輸入前一步驟中所預測的結合配體，推薦得到排名靠前的無配體靶標結合配體。模型結合有監督的對比學習算法和蛋白聚類算法，增強了配體?靶標相互作用預測的泛化性，顯著提升了對于無配體靶標的配體預測能力。

本發明授權一種基于對比學習和蛋白聚類策略的無配體靶標的配體預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于對比學習和蛋白聚類策略的無配體靶標的配體預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：藥物-靶標相互作用數據集的收集與表征，得到藥物編碼向量和靶標編碼向量； 步驟S2：構建與訓練基于有監督對比學習算法的靶標-配體相互作用預測模型ConsCPI，將藥物編碼向量和靶標編碼向量輸入基于有監督對比學習算法的靶標-配體相互作用預測模型ConsCPI，得到藥物-靶標相互作用預測概率； 構建與訓練基于有監督對比學習算法的靶標-配體相互作用預測模型ConsCPI，具體包括： 2.1）使用特征編碼器和分類器搭建模型，特征編碼器由多個一維卷積層和最大池化層交替組成，特征編碼器分別從藥物編碼向量和蛋白編碼向量中提取相互作用特征得到化合物的嵌入向量和蛋白質的嵌入向量，將化合物的嵌入向量和蛋白質的嵌入向量進行拼接輸入由全連接層組成的分類器中，構建初始模型； 2.2）初始模型訓練過程使用交叉熵損失函數和對比損失函數，訓練完成得到基于有監督對比學習算法的靶標-配體相互作用預測模型ConsCPI； 步驟S3：將無配體靶標和待篩選化合物數據集中的藥物輸入到基于有監督對比學習算法的靶標-配體相互作用預測模型ConsCPI，得到與無配體靶標相互作用預測概率大于50%的結合配體； 步驟S4：構建無配體靶標推薦配體系統iTarget，輸入步驟S3中所預測的結合配體，推薦得到排名靠前的無配體靶標結合配體。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。