中国科学院深圳先进技术研究院陈宏威获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利蛋白质功能模块的挖掘方法、计算机设备和存储介质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：CN116417060B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202111649446.3，技术领域涉及：G16B5/00；该发明授权蛋白质功能模块的挖掘方法、计算机设备和存储介质是由陈宏威;吴红艳;纪超杰;蔡云鹏设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本蛋白质功能模块的挖掘方法、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种蛋白质功能模块的挖掘方法、计算机设备和计算机可读存储介质，基于节点级别自适应的图卷积网络NASGC模型，通过自适应机制使各个蛋白质节点分别学习高阶和低阶邻居信息，学习得到蛋白质节点的向量表示信息中，在蛋白质节点基因本体属性特征上融合了高阶和低阶的结构信息，得到更加泛化的蛋白质节点表示，由此能够从蛋白质相互作用网络挖掘出蛋白质复合体以及蛋白质信号通路，并且挖掘生成的蛋白质复合体更符合真实情况，提升对于蛋白质功能识别的准确度。
本发明授权蛋白质功能模块的挖掘方法、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种蛋白质功能模块的挖掘方法，其特征在于，包括步骤： S1、将蛋白质相互作用网络输入节点级别自适应图卷积网络模型中学习训练，使各个蛋白质节点学习高阶和低阶邻居信息，获得蛋白质节点向量表示； S2、基于所述蛋白质节点向量表示，通过K-means聚类算法进行聚类，得到蛋白质节点的聚类结果软标签，根据所述聚类结果软标签设定损失函数并进行反向传播，更新模型的网络参数； S3、基于以上步骤S1至步骤S2进行迭代计算至模型收敛或达到最大迭代次数，获得最后一次迭代计算的最终的蛋白质节点向量表示以及聚类结果； S4、基于所述最终的蛋白质节点向量表示，通过余弦相似度计算公式计算蛋白质节点的相似度，构建加权邻接矩阵； S5、从所述蛋白质相互作用网络筛选出蛋白质复合体基础结构并基于所述加权邻接矩阵的计算进行扩展，获得蛋白质复合体； S6、从所述聚类结果的每个聚类簇中筛选出蛋白质信号通路基础结构并基于所述加权邻接矩阵的计算进行扩展，获得蛋白质信号通路。
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