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龍圖騰網獲悉四川大學申請的專利一種藥物耐藥性預測方法、裝置、電子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：CN120432016B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510933742.8，技術領域涉及：G16B40/00；該發明授權一種藥物耐藥性預測方法、裝置、電子設備及存儲介質是由陳黎;趙明明;于中華;琚生根設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種藥物耐藥性預測方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供了一種藥物耐藥性預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述藥物耐藥性預測方法包括：將藥物的化學分子結構輸入至耐藥性預測模型的分子式編碼器之中，對所述化學分子結構進行分子結構建模處理，輸出所述藥物的結構特征信息；將分離株的全基因組突變信息輸入至所述耐藥性預測模型的層級編碼器之中，對所述全基因組突變信息進行編碼處理以及注意力機制處理，輸出所述全基因組突變信息的編碼特征；將所述結構特征信息以及所述編碼特征輸入至所述耐藥性預測模型的分類網絡層之中進行特征融合以及耐藥性分類處理，輸出所述分離株針對于所述藥物的耐藥性結果。以捕捉更復雜的耐藥模式，準確地確定出藥物的耐藥性。

本發明授權一種藥物耐藥性預測方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種藥物耐藥性預測方法，其特征在于，所述藥物耐藥性預測方法包括： 將藥物的化學分子結構輸入至耐藥性預測模型的分子式編碼器之中，對所述化學分子結構進行分子結構建模處理，輸出所述藥物的結構特征信息； 所述對所述化學分子結構進行分子結構建模處理，輸出所述藥物的結構特征信息，包括： 對所述化學分子結構進行編碼，生成所述化學分子結構的原子初始特征； 將所述化學分子結構解析為分子圖結構；其中，所述分子圖結構中的節點為所述藥物的原子，邊為所述藥物的化學鍵； 基于所述分子圖結構中所述節點、所述邊以及所述原子初始特征進行特征建模處理，確定出所述結構特征信息；其中，所述結構特征信息為融合了化學分子結構、原子屬性以及原子初始特征的圖表示； 所述基于所述分子圖結構中所述節點、所述邊以及所述原子初始特征進行特征建模處理，確定出所述結構特征信息，包括： 將原子的基礎化學屬性作為相對應的所述節點的初始特征向量，將每條邊所對應的化學鍵類型作為所述邊的特征； 將每個所述節點的初始特征向量與所述原子初始特征進行特征融合，確定出每個所述節點的目標特征向量； 針對于每個節點，對該節點與鄰居節點之間的邊的特征以及鄰居節點的目標特征向量進行聚合處理，基于聚合后的特征對該節點的目標特征向量進行更新，確定出該節點的更新特征向量； 基于全局平均池化函數對每個所述節點的更新特征向量進行處理，確定出所述結構特征信息； 將分離株的全基因組突變信息輸入至所述耐藥性預測模型的層級編碼器之中，對所述全基因組突變信息進行編碼處理以及注意力機制處理，輸出所述全基因組突變信息的編碼特征； 將所述結構特征信息以及所述編碼特征輸入至所述耐藥性預測模型的分類網絡層之中進行特征融合以及耐藥性分類處理，輸出所述分離株針對于所述藥物的耐藥性結果；其中，所述耐藥性預測模型是通過對深度學習模型進行迭代訓練得到的。

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