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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于等变流匹配建模的小分子结构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：CN119446334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411286388.6，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种基于等变流匹配建模的小分子结构预测方法是由田清文;吕明琪;许雨辛;刘子祺;王振;王佳颖;陈天欣;燕鹏举;李晓林;陈铁明设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于等变流匹配建模的小分子结构预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及化学信息学技术领域，尤其涉及的是一种基于等变流匹配建模的小分子结构预测方法。本发明包括获取数据集及数据集中的真实3D分子图信息；构建流匹配模型，进行流匹配得到流匹配的时间、真实分子坐标的概率路径和真实向量场；构建并训练ModifiedEquiformer模型；基于真实3D分子图信息中的原子数目随机初始化大小相同的满足高斯分布的初始分子坐标，将初始分子坐标、流匹配的时间和训练好的ModifiedEquiformer模型输入到一个黑盒的ODE求解器中生成预测3D分子图信息，得到预测的分子结构图。本发明提高了小分子结构信息的准确性，大大提高了结构预测速度与精度。

本发明授权一种基于等变流匹配建模的小分子结构预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于等变流匹配建模的小分子结构预测方法，其特征在于，所述基于等变流匹配建模的小分子结构预测方法，包括： 获取数据集并进行预处理，获取预处理后的数据集中的真实3D分子图信息； 构建流匹配模型，设置标准差为0~0.2，进行流匹配得到流匹配的时间、真实3D分子图信息中的真实分子坐标对应的概率路径和真实向量场； 构建ModifiedEquiformer模型，利用真实3D分子图信息、流匹配的时间、真实分子坐标的概率路径和真实向量场训练ModifiedEquiformer模型； 基于待预测小分子结构中的原子数目随机初始化大小相同的满足高斯分布的初始分子坐标，将初始分子坐标、流匹配的时间和训练好的ModifiedEquiformer模型输入到一个黑盒的ODE求解器中生成预测3D分子图信息，所述预测3D分子图信息包括预测的分子坐标和预测的原子坐标，最终得到预测的分子结构图； 其中， 所述进行流匹配得到流匹配的时间、真实3D分子图信息中的真实分子坐标对应的概率路径和真实向量场，包括： 将真实3D分子图信息中的每一个分子的原子类型特征和边的类型特征映射到指定范围； 将映射后的真实3D分子图信息输入到流匹配模型，基于每个分子的构象总数，随机初始化与构象总数长度相同的满足高斯分布的时间特征，作为流匹配的时间； 基于每一个分子的不同构象的真实分子坐标随机初始化相同大小和类型的满足高斯分布的初始分子坐标，分别对每个构象的真实分子坐标和初始分子坐标进行零质心操作； 在不同构象的零质心操作后的初始分子坐标x0和真实分子坐标x1之间进行最优传输操作，利用Kabach算法旋转对齐初始分子坐标x0和真实分子坐标x1，计算每一个构象的初始分子坐标x0和真实分子坐标x1之间的传输代价，计算公式如下： ； 其中，表示同一个构象的初始分子坐标和真实分子坐标之间的传输代价，N为当前构象的原子数目，和分别表示同一个构象的第i个原子的进行零质心操作后的初始原子坐标和真实原子坐标，所述初始原子坐标为基于真实原子坐标随机初始化得到的相同大小和类型的满足高斯分布的坐标； 所有构象的初始分子坐标和真实分子坐标之间的传输代价组成一个传输代价函数矩阵，其中，表示所有构象的初始分子坐标，表示所有构象的真实分子坐标，基于传输代价函数矩阵选择所需总传输代价最低的最优传输映射，并计算最优传输映射对应的初始分子坐标和真实分子坐标的概率路径和真实向量场，公式表示如下： ； ； 其中，表示流匹配的时间，表示标准差，表示正态分布； 所述ModifiedEquiformer模型包括嵌入层、等变图注意力模块、第一前馈模块和第二前馈模块，所述嵌入层包括原子类型嵌入块、相对坐标嵌入块和时间特征嵌入块，所述等变图注意力模块和第一前馈模块交替组成一个6层模块； 所述利用真实3D分子图信息、流匹配的时间、真实分子坐标的概率路径和真实向量场训练ModifiedEquiformer模型，包括： 基于真实分子坐标的概率路径计算分子相对坐标矩阵； 将原子类型输入原子类型嵌入块，将边的类型和分子相对坐标矩阵输入相对坐标嵌入块，将流匹配的时间输入时间特征嵌入块，得到特征信息x； 将特征信息x输入到由等变图注意力模块和第一前馈模块组成的6层模块中； 将得到的结果输入到第二前馈模块中得到流匹配的时间对应的真实分子坐标的预测向量场； 基于真实向量场和预测向量场计算损失用于训练ModifiedEquiformer模型，所述损失的计算公式如下： ； 其中，表示损失函数，表示在T满足标准正态分布前提下的期望。

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