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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种药物耐药性预测方法、装置、电子设备及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：CN120432016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510933742.8，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种药物耐药性预测方法、装置、电子设备及存储介质是由陈黎;赵明明;于中华;琚生根设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种药物耐药性预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种药物耐药性预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述药物耐药性预测方法包括：将药物的化学分子结构输入至耐药性预测模型的分子式编码器之中，对所述化学分子结构进行分子结构建模处理，输出所述药物的结构特征信息；将分离株的全基因组突变信息输入至所述耐药性预测模型的层级编码器之中，对所述全基因组突变信息进行编码处理以及注意力机制处理，输出所述全基因组突变信息的编码特征；将所述结构特征信息以及所述编码特征输入至所述耐药性预测模型的分类网络层之中进行特征融合以及耐药性分类处理，输出所述分离株针对于所述药物的耐药性结果。以捕捉更复杂的耐药模式，准确地确定出药物的耐药性。

本发明授权一种药物耐药性预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种药物耐药性预测方法，其特征在于，所述药物耐药性预测方法包括： 将药物的化学分子结构输入至耐药性预测模型的分子式编码器之中，对所述化学分子结构进行分子结构建模处理，输出所述药物的结构特征信息； 所述对所述化学分子结构进行分子结构建模处理，输出所述药物的结构特征信息，包括： 对所述化学分子结构进行编码，生成所述化学分子结构的原子初始特征； 将所述化学分子结构解析为分子图结构；其中，所述分子图结构中的节点为所述药物的原子，边为所述药物的化学键； 基于所述分子图结构中所述节点、所述边以及所述原子初始特征进行特征建模处理，确定出所述结构特征信息；其中，所述结构特征信息为融合了化学分子结构、原子属性以及原子初始特征的图表示； 所述基于所述分子图结构中所述节点、所述边以及所述原子初始特征进行特征建模处理，确定出所述结构特征信息，包括： 将原子的基础化学属性作为相对应的所述节点的初始特征向量，将每条边所对应的化学键类型作为所述边的特征； 将每个所述节点的初始特征向量与所述原子初始特征进行特征融合，确定出每个所述节点的目标特征向量； 针对于每个节点，对该节点与邻居节点之间的边的特征以及邻居节点的目标特征向量进行聚合处理，基于聚合后的特征对该节点的目标特征向量进行更新，确定出该节点的更新特征向量； 基于全局平均池化函数对每个所述节点的更新特征向量进行处理，确定出所述结构特征信息； 将分离株的全基因组突变信息输入至所述耐药性预测模型的层级编码器之中，对所述全基因组突变信息进行编码处理以及注意力机制处理，输出所述全基因组突变信息的编码特征； 将所述结构特征信息以及所述编码特征输入至所述耐药性预测模型的分类网络层之中进行特征融合以及耐药性分类处理，输出所述分离株针对于所述药物的耐药性结果；其中，所述耐药性预测模型是通过对深度学习模型进行迭代训练得到的。

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