买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于表征对齐空间的药物-靶标相互作用预测方法及装置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：CN119580821B 。

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：202411015960.5，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于表征对齐空间的药物-靶标相互作用预测方法及装置是由彭绍亮;张诗涵;黄雨薇;许建邦设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表征对齐空间的药物-靶标相互作用预测方法及装置在说明书摘要公布了：基于表征对齐空间的药物‑靶标相互作用预测方法及装置，该方法将蛋白质表征维度、药物表征维度、公共嵌入表征维度、多层感知器层数和批次维度参数进行初始化；通过若干药学数据库获取若干单源网络数据并进行比对处理，构建生物医药异构网络；根据对比学习策略，将蛋白质靶标及药物表征整合到公共嵌入表征空间，并通过DTI关联训练设定模型；将蛋白质靶标及其对应的若干药物表征输入训练好的设定模型进行DTI预测，获得最相关的若干药物。本发明通过构建生物医药异构网络，有利于预测未知药物相关的DTI关联；搭建嵌入表征对齐框架，既能利用高质量的表征方法表征生物医药网络和生物实体，也能利用对比损失解决训练数据稀疏的问题。

本发明授权基于表征对齐空间的药物-靶标相互作用预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于表征对齐空间的药物-靶标相互作用预测方法，其特征在于，包括： 将蛋白质表征维度、药物表征维度、公共嵌入表征维度、多层感知器层数和批次维度参数进行初始化； 通过若干药学数据库获取若干单源网络数据；将若干所述单源网络数据进行比对处理，构建生物医药异构网络； 根据对比学习策略，将通过网络表征策略得到的蛋白质靶标及药物表征整合到公共嵌入表征空间；利用所述对比学习策略，通过DTI关联训练设定模型； 将蛋白质靶标及蛋白质靶标对应的若干药物表征输入训练好的所述设定模型进行DTI预测，获得与蛋白质靶标最相关的若干药物； 在根据所述对比学习策略，将通过网络表征策略得到的蛋白质靶标及药物表征整合到所述公共嵌入表征空间的过程中，通过网络表征策略或生物实体表征策略分别将药物和蛋白质靶标映射至独立的表征空间；设置多层感知机作为投影模块，将设定维度的药物表征和蛋白质表征映射至相同维度的所述公共嵌入表征空间； 在利用所述对比学习策略，通过DTI关联训练所述设定模型的过程中，通过计算双向交叉熵损失函数优化所述投影模块的参数，计算双向交叉熵损失函数的公式为： 式中，n为标签label的个数；和分别表示sim和simT中第i行对应标签的概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学，其通讯地址为：410012 湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。