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龍圖騰網獲悉湖南大學申請的專利基于生物網絡全局結構的藥物與藥物相互作用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：CN115458044B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202211080677.1，技術領域涉及：G16B15/30；該發明授權基于生物網絡全局結構的藥物與藥物相互作用預測方法是由彭紹亮;肖霞;王小奇;程英杰設計研發完成，并于2022-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于生物網絡全局結構的藥物與藥物相互作用預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于生物網絡全局結構的藥物與藥物相互作用預測方法，包括：S1、構建包含藥物、蛋白和疾病的生物異質網絡；S2、在生物異質網絡中選擇設定數量的節點對，根據節點對之間最短路徑的長度，將節點對標注成不同的四類；S3、計算每個節點鄰居的個數，并將所有節點的鄰居個數轉換成獨熱編碼向量以作為節點的初始特征；S4、將生物網絡的鄰接矩陣和節點的初始特征輸入到圖注意力神經網絡預測節點對的最短路徑類別，并與節點對原有的路徑標簽進行比較；S5、利用訓練好的藥物與藥物相互作用預測模型進行預測藥物與藥物相互作用。本發明降低了深度神經網絡模型對標簽數據的依賴性。

本發明授權基于生物網絡全局結構的藥物與藥物相互作用預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于生物網絡全局結構的藥物與藥物相互作用預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取提取藥物與藥物相互作用網絡、藥物與靶標相互作用網絡、蛋白質與蛋白質相互作用網絡、藥物與疾病關聯網絡和疾病與蛋白質關聯網絡，并將其進行比對融合，獲得包含藥物、蛋白和疾病的生物異質網絡； S2、在生物異質網絡中選擇設定數量的節點對，根據節點對之間最短路徑的長度，將節點對標注成不同的四類，并將所選的節點對和對應的標簽當作自監督學習的訓練樣本； S3、計算每個節點鄰居的個數，并將所有節點的鄰居個數轉換成獨熱編碼向量以作為節點的初始特征； S4、將生物網絡的鄰接矩陣和節點的初始特征輸入到圖注意力神經網絡預測步驟S2中訓練樣本的節點對的最短路徑類別，并與節點對原有的路徑標簽進行比較； S5、將藥物與藥物相互作用網絡中具有相互作用的所有藥物對當作正樣本，并且從藥物與藥物相互作用網絡中隨機選擇同等數量的未知的藥物對作為負樣本，將所有的正樣本和負樣本混合在一起并按照一定的比例劃分為訓練集和測試集，將訓練集中的樣本表征和標簽一起輸入到深度神經網絡中進行模型訓練，直至達到最大次數以后停止迭代獲得藥物與藥物相互作用預測模型，并利用訓練好的藥物與藥物相互作用預測模型進行預測藥物與藥物相互作用。

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湖南大學，其通訊地址為：410012 湖南省長沙市岳麓區麓山南路1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”。