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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利基于蛋白質三維結構進行化合物-蛋白質親和力預測的方法和系統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：CN116959555B 。

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：202210828457.6，技術領域涉及：G16B15/00；該發明授權基于蛋白質三維結構進行化合物-蛋白質親和力預測的方法和系統是由王緒化;郭濱杰;鄭涵予;江昊翰設計研發完成，并于2022-07-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于蛋白質三維結構進行化合物-蛋白質親和力預測的方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于蛋白質三維結構進行化合物?蛋白質親和力預測的方法，包括以下步驟：S1，化合物特征提取步驟，利用深層圖卷積網絡和多頭注意力算法，得到更新后原子特征和聚合節點特征；S2，蛋白質特征提取步驟，蛋白質的序列特征和結構特征通過特征聚合算法和共進化策略使序列特征代表更完整的蛋白質信息；S3化合物和蛋白質親和力預測步驟，根據原子特征、聚合節點特征和序列特征得到預測親和力值。本發明還公開相應的系統包括：化合物提取器，蛋白質提取器和親和力預測器。本發明使用離散化距離矩陣和扭角矩陣作為蛋白質三維結構表征，引入共進化的更新機制更新蛋白質三維結構和序列之間的特征，并利用聚合節點特征提高親和力預測精度。

本發明授權基于蛋白質三維結構進行化合物-蛋白質親和力預測的方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于蛋白質三維結構進行化合物-蛋白質親和力預測的方法，用于預測化合物-蛋白質親和力，通過對化合物提取化合物特征，化合物特征包括原子特征和聚合節點特征，對蛋白質提取出隱含有蛋白質三維信息的蛋白質特征，再將化合物特征和蛋白質特征通過親和力預測算法對化合物-蛋白質親和力進行預測，具體包括以下步驟： S1，化合物復合特征提取步驟， 根據化合物表征圖，得到原子初始特征和聚合節點特征，利用深層圖卷積網絡和多頭注意力機制，循環更新原子特征和聚合節點特征，輸出最終的化合物的原子特征和聚合節點特征； S2，蛋白質特征提取步驟； 獲取蛋白質序列信息和蛋白質結構特征；根據蛋白質序列信息和蛋白質結構特征通過蛋白質特征聚合算法使得蛋白質嵌入序列特征帶有蛋白質結構特征，得到蛋白質嵌入序列特征和嵌入結構特征；通過采用共進化策略對嵌入序列特征和嵌入結構特征進行循環更新，最終得到更新后的蛋白質序列特征和蛋白質結構特征； S3化合物和蛋白質親和力預測步驟； 根據步驟S1得到的化合物的原子特征和聚合節點特征，以及步驟S2中的蛋白質序列特征，經過親和力學習單元算法，得到預測的親和力值，親和力值越大則表示化合物和蛋白質相結合的概率越大。

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