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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于原子特征传递网络的小分子单步逆合成预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115966263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211668855.2，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于原子特征传递网络的小分子单步逆合成预测方法是由施建宇;赵鹏程;韦学鑫;王琼;朱蓓设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于原子特征传递网络的小分子单步逆合成预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于原子特征传递网络的小分子单步逆合成预测方法，设计了一个分子单步逆合成预测模型RetroAFPNN，基于原子特征传递网络AFPNN提出了一个目标分子断裂位点的识别模型，基于全连接层提出了一个反应物推荐模型SR‑FC。经过测试，模型具有较高的准确率，能对目标分子推荐其较为准确的反应物。

本发明授权一种基于原子特征传递网络的小分子单步逆合成预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于原子特征传递网络的小分子单步逆合成预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1利用目标分子断裂位点识别模型对断裂位点进行预测 1.1构建目标分子断裂位点识别模型 所述目标分子断裂位点识别模型包括两原子特征传递网络层以及一个全连接层； 1.2训练步骤1.1构建的目标分子断裂位点识别模型 1.2.1数据采集 采集目标分子断裂位点识别模型训练与测试过程中所需的化学反应数据，并将其按比例划分为训练集和测试集； 1.2.2数据处理 将步骤1.2.1得到的所有化学反应数据处理为Smiles类型数据； 1.2.3构建原子的初始特征 针对步骤1.2.2得到的数据中的每个化学分子，构建分子中每个原子的初始特征； 1.2.4利用两层原子特征传递网络层重构1.2.3得到的原子的初始特征 构建目标分子的拓扑结构图，通过两层原子特征传递网络层，聚合每个原子周围与它有连边的其它原子之间的特征来重构该原子的特征，得到该原子重构后的特征； 1.2.5构建键特征 通过加和每个键两端原子重构后的特征，来构建所有键的特征，每个键形成一个样本，最终，得到所有分子中所有样本的特征，并对样本标注正负标签y； 1.2.6通过全连接层模型将键特征映射到一维空间 利用全连接层将步骤1.2.5构建的键特征映射到1维，得到所有键特征映射到1维之后的特征结果 1.2.7负反馈调节 利用交叉熵损失函数计算步骤1.2.6得到的特征结果与步骤1.2.5得到的标签y之间的损失，再通过负反馈调节更新所述目标分子断裂位点识别模型中可训练的参数，经过多次训练后得到最终目标分子断裂位点识别模型； 1.3利用步骤1.2训练好的目标分子断裂位点识别模型对目标分子的断裂位点进行预测； 2利用合成子到反应物的转换模型SR-FC，推荐对应的反应物 2.1针对目标分子，以步骤1预测的断裂键为中心，获得拓扑深度为s的子结构作为代表该目标分子核心结构； 2.2通过Rdkit中的函数将目标分子在正确的断裂位置断裂，形成合成子； 2.3将步骤2.2得到的合成子与其所对应的反应物进行比较，统计两者之间的差异结构，构建合成子到反应物转换时所需要添加额外基团的数据库； 2.4将步骤2.3得到的额外基团两两组合，并进行One-Hot编码，组成多组标签； 2.5通过MACCSkeys提取步骤2.1所得目标分子核心结构的分子指纹特征，再通过两层全连接层构建其与步骤2.4所得标签之间的函数映射关系，经过迭代训练，得到合成子到反应物的转换模型SR-FC； 2.6利用步骤2.5得到的合成子到反应物的转换模型SR-FC，推荐对应的反应物，完成逆合成预测。

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