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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南大學(xué)申請(qǐng)的專利基于表征對(duì)齊空間的藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119580821B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411015960.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B15/30；該發(fā)明授權(quán)基于表征對(duì)齊空間的藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)方法及裝置是由彭紹亮;張?jiān)姾?黃雨薇;許建邦設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-07-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于表征對(duì)齊空間的藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：基于表征對(duì)齊空間的藥物?靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)方法及裝置，該方法將蛋白質(zhì)表征維度、藥物表征維度、公共嵌入表征維度、多層感知器層數(shù)和批次維度參數(shù)進(jìn)行初始化；通過(guò)若干藥學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)獲取若干單源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)并進(jìn)行比對(duì)處理，構(gòu)建生物醫(yī)藥異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)對(duì)比學(xué)習(xí)策略，將蛋白質(zhì)靶標(biāo)及藥物表征整合到公共嵌入表征空間，并通過(guò)DTI關(guān)聯(lián)訓(xùn)練設(shè)定模型；將蛋白質(zhì)靶標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的若干藥物表征輸入訓(xùn)練好的設(shè)定模型進(jìn)行DTI預(yù)測(cè)，獲得最相關(guān)的若干藥物。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建生物醫(yī)藥異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，有利于預(yù)測(cè)未知藥物相關(guān)的DTI關(guān)聯(lián)；搭建嵌入表征對(duì)齊框架，既能利用高質(zhì)量的表征方法表征生物醫(yī)藥網(wǎng)絡(luò)和生物實(shí)體，也能利用對(duì)比損失解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)基于表征對(duì)齊空間的藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于表征對(duì)齊空間的藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括： 將蛋白質(zhì)表征維度、藥物表征維度、公共嵌入表征維度、多層感知器層數(shù)和批次維度參數(shù)進(jìn)行初始化； 通過(guò)若干藥學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)獲取若干單源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)；將若干所述單源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)處理，構(gòu)建生物醫(yī)藥異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)； 根據(jù)對(duì)比學(xué)習(xí)策略，將通過(guò)網(wǎng)絡(luò)表征策略得到的蛋白質(zhì)靶標(biāo)及藥物表征整合到公共嵌入表征空間；利用所述對(duì)比學(xué)習(xí)策略，通過(guò)DTI關(guān)聯(lián)訓(xùn)練設(shè)定模型； 將蛋白質(zhì)靶標(biāo)及蛋白質(zhì)靶標(biāo)對(duì)應(yīng)的若干藥物表征輸入訓(xùn)練好的所述設(shè)定模型進(jìn)行DTI預(yù)測(cè)，獲得與蛋白質(zhì)靶標(biāo)最相關(guān)的若干藥物； 在根據(jù)所述對(duì)比學(xué)習(xí)策略，將通過(guò)網(wǎng)絡(luò)表征策略得到的蛋白質(zhì)靶標(biāo)及藥物表征整合到所述公共嵌入表征空間的過(guò)程中，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)表征策略或生物實(shí)體表征策略分別將藥物和蛋白質(zhì)靶標(biāo)映射至獨(dú)立的表征空間；設(shè)置多層感知機(jī)作為投影模塊，將設(shè)定維度的藥物表征和蛋白質(zhì)表征映射至相同維度的所述公共嵌入表征空間； 在利用所述對(duì)比學(xué)習(xí)策略，通過(guò)DTI關(guān)聯(lián)訓(xùn)練所述設(shè)定模型的過(guò)程中，通過(guò)計(jì)算雙向交叉熵?fù)p失函數(shù)優(yōu)化所述投影模塊的參數(shù)，計(jì)算雙向交叉熵?fù)p失函數(shù)的公式為： 式中，n為標(biāo)簽label的個(gè)數(shù)；和分別表示sim和simT中第i行對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的概率。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人湖南大學(xué)，其通訊地址為：410012 湖南省長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)麓山南路麓山門；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。