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龙图腾网获悉湖南中医药大学申请的专利基于多约束的多关系图神经网络的药物血脑屏障通透性预测方法、装置及设备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：CN117153266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311119781.1，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于多约束的多关系图神经网络的药物血脑屏障通透性预测方法、装置及设备是由严承;储爽;唐嘉悦设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多约束的多关系图神经网络的药物血脑屏障通透性预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多约束的多关系图神经网络的药物血脑屏障通透性预测方法，包括以下步骤：S1，利用药物的SMILES序列计算药物的Mordred分子描述符特征矩阵和药物结构相似性矩阵，并将所述Mordred分子描述符特征矩阵和所述药物结构相似性矩阵前后拼接构成药物的初始特征矩阵，构建蛋白质的初始特征矩阵；S2，利用多约束的多关系图神经网络从药物‑蛋白质异构图中学习药物的嵌入特征；S3，将药物的嵌入特征送入单层感知机预测药物分子的血脑屏障通透性。以及公开了基于多约束的多关系图神经网络的药物血脑屏障通透性预测装置和设备。

本发明授权基于多约束的多关系图神经网络的药物血脑屏障通透性预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多约束的多关系图神经网络的药物血脑屏障通透性预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1，利用药物的SMILES序列计算药物的Mordred分子描述符特征矩阵和药物结构相似性矩阵，并将所述Mordred分子描述符特征矩阵和所述药物结构相似性矩阵前后拼接构成药物的初始特征矩阵，构建蛋白质的初始特征矩阵； S2，利用多约束的多关系图神经网络从药物-蛋白质异构图中学习药物的嵌入特征； S3，将药物的嵌入特征送入单层感知机预测药物分子的血脑屏障通透性； 步骤S1中，从多个文献中收集被标注血脑屏障通透性的药物，从STITCH数据库收集药物-蛋白质相互作用和药物的SMILES序列，计算药物的Mordred分子描述符特征矩阵和药物结构相似性矩阵，并将所述Mordred分子描述符特征矩阵和所述药物结构相似性矩阵前后拼接构成药物的初始特征矩阵，将蛋白质的特征作为可学习参数，构建药物-蛋白质异构图； 构建药物的初始特征矩阵，包括以下步骤： 步骤S11a，计算药物的Mordred分子描述符，包括：从STITCH数据库获取药物的SMILES序列，并使用DeepChem库提供的分子特征器生成药物的Mordred分子描述符，将Mordred分子描述符作为药物的第一种特征，从而得到Mordred分子描述符特征矩阵Nd为药物的数量； 步骤S12a，计算药物结构相似性，包括：将药物的SMILES序列输到RDkit，从而生成药物的二维药效团指纹；根据Jaccard评分计算药物的结构相似性，得到药物结构似性矩阵公式如下： 其中，fvi和fvj分别代表与药物di和dj对应的药效团指纹； 步骤S13a，将药物的Mordred分子描述符特征矩阵DMF和药物结构相似性矩阵DSM在水平方向上拼接构成药物的初始特征矩阵 构建药物-蛋白质异构图，包括以下步骤： 步骤S11b，从STITCH数据库收集药物-蛋白质相互作用，相互作用分为4类，以药物和蛋白质作为2种节点，4类药物-蛋白质相互作用和药物-药物相似性作为5种边构建药物-蛋白质异构图； 步骤S12b，将药物-蛋白质异构图在关系r下的邻接矩阵记为Ar∈Rn×n，n表示图的节点数目，对角度矩阵记为Dr，使用和分别表示添加自环后的邻接矩阵和对角度矩阵； 步骤S13b：对进行归一化，并计算关系r下归一化的对称半定图拉普拉斯矩阵

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