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龍圖騰網獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利藥物與靶標的相互作用預測方法、裝置、設備及存儲介質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：CN114822683B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202210508983.4，技術領域涉及：G16B15/30；該發明授權藥物與靶標的相互作用預測方法、裝置、設備及存儲介質是由鄭喜民;王天譽;舒暢;陳又新設計研發完成，并于2022-05-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本藥物與靶標的相互作用預測方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明為人工智能技術的神經網絡技術領域，本發明提供了一種藥物與靶標的相互作用預測方法、裝置、設備及存儲介質，其中，所述方法包括：調用預先構建的圖神經網絡提取藥物的分子圖中的藥物特征，根據重啟隨機游走算法對分子圖進行處理，預測分子圖中相鄰兩個節點之間的藥物特征的相似度，得到全局結構信息，將全局結構信息輸入預設的深度神經網絡中，得到藥物的低維特征信息，獲取靶標的蛋白質序列，調用長短期記憶網絡對蛋白質序列進行處理，得到蛋白質特征，將低維特征信息及蛋白質特征輸入預設的全連接層，以預測藥物與靶標的相互作用結果，以有針對性的提取出藥物和蛋白質序列內包含的信息，提升了藥物與靶標相互作用的預測效率。

本發明授權藥物與靶標的相互作用預測方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種藥物與靶標的相互作用預測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取藥物的分子圖； 調用預先構建的圖神經網絡提取所述分子圖中的藥物特征； 根據重啟隨機游走算法對所述分子圖進行處理，預測所述分子圖中相鄰兩個節點之間的藥物特征的相似度，得到全局結構信息；其中，所述全局結構信息用于描述所述分子圖中相鄰兩個節點之間的藥物特征的相似度； 將所述全局結構信息輸入預設的深度神經網絡中，得到所述藥物的低維特征信息； 獲取靶標的蛋白質序列，調用長短期記憶網絡對所述蛋白質序列進行處理，得到蛋白質特征； 將所述低維特征信息及蛋白質特征輸入預設的全連接層，以預測所述藥物與所述靶標的相互作用結果； 其中，所述將所述低維特征信息及蛋白質特征輸入預設的全連接層，以預測所述藥物與所述靶標的相互作用結果，包括： 將所述低維特征信息及蛋白質特征輸入預設的全連接層，得到所述全連接層輸出的布爾值； 根據所述布爾值確定所述藥物與所述靶標的相互作用結果； 其中，所述預測所述分子圖中相鄰兩個節點之間的藥物特征的相似度，包括： 將所述分子圖中相鄰兩個節點之間的藥物特征轉換為向量，得到相鄰兩個節點對應的第一向量及第二向量； 計算所述第一向量與第二向量之間的夾角的余弦值； 根據所述余弦值確定所述分子圖中相鄰兩個節點之間的藥物特征的相似度。

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