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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分子的性質預測方法、裝置、存儲介質及計算機設備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：CN114613450B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210231663.9，技術領域涉及：G16C20/20；該發明授權藥物分子的性質預測方法、裝置、存儲介質及計算機設備是由王俊;高鵬;孫寧;謝國彤設計研發完成，并于2022-03-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本藥物分子的性質預測方法、裝置、存儲介質及計算機設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種藥物分子的性質預測方法、裝置、存儲介質及計算機設備。其中方法包括：獲取待預測的藥物分子，并對藥物分子的分子結構進行模態轉換，得到多模態的藥物分子結構，其中，多模態的藥物分子結構包括藥物分子序列、藥物分子圖、藥物分子圖像和藥物分子指紋；通過預訓練的多模態特征提取模型，對多模態的藥物分子結構進行特征提取，得到多模態的藥物分子特征向量；將多模態的藥物分子特征向量轉換為多模態的高維特征向量，并對多模態的高維特征向量進行特征融合，得到藥物分子的融合特征向量；將藥物分子的融合特征向量輸入到預訓練的藥物分子性質預測模型中，得到藥物分子的性質預測結果。上述方法可以提高藥物分子性質預測的準確性。

本發明授權藥物分子的性質預測方法、裝置、存儲介質及計算機設備在權利要求書中公布了：1.一種藥物分子的性質預測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待預測的藥物分子，并對所述藥物分子的分子結構進行模態轉換，得到多模態的藥物分子結構，其中，所述多模態的藥物分子結構由藥物分子序列、藥物分子圖、藥物分子圖像和藥物分子指紋組成，所述藥物分子圖指的是通過數據結構圖表示的藥物分子結構，所述藥物分子圖像指的是通過平面圖片表示的藥物分子結構； 通過預訓練的多模態特征提取模型，對所述多模態的藥物分子結構進行特征提取，得到多模態的藥物分子特征向量； 將所述多模態的藥物分子特征向量轉換為多模態的高維特征向量，并對所述多模態的高維特征向量進行特征融合，得到藥物分子的融合特征向量；具體包括：將所述多模態的藥物分子特征向量轉換為相同維度的多模態的高維特征向量；將所述多模態的高維特征向量輸入到預訓練的特征增強模型中，得到所述多模態的高維特征向量的注意力系數；根據所述多模態的高維特征向量的注意力系數，對所述多模態的高維特征向量進行加權求和，得到所述藥物分子的融合特征向量； 將所述藥物分子的融合特征向量輸入到預訓練的藥物分子性質預測模型中，得到藥物分子的性質預測結果。

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