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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种分子优化方法、装置、设备、介质及产品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：CN119560055B 。

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：202411607313.3，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种分子优化方法、装置、设备、介质及产品是由吴梦妮;王恩;刘文彬;杨馥宁;徐原博设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分子优化方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分子优化方法、装置、设备、介质及产品，涉及分子设计领域，该方法包括：根据第一训练集，以第一损失函数最小为目标，采用对比学习对条件transformer模型进行训练，得到生成模型；第一损失函数包括对比损失函数、KL损失函数和最大似然估计函数；根据生成模型得到优化分子，并基于知识蒸馏方法根据优化分子对RNN模型进行训练得到蒸馏模型；根据蒸馏模型采用强化学习方法对智能体模型进行训练得到分子优化模型，所述分子优化模型用于对待优化分子进行优化；所述强化学习方法中的奖励函数包括结合亲和力，本申请可解决曝光偏差的问题，使得最终生成的优化分子符合要求。

本发明授权一种分子优化方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种分子优化方法，其特征在于，所述分子优化方法包括： 获取第一训练集，所述第一训练集包括多个样本分子；第一训练集中各样本分子对应的蛋白质配比在第一预设范围内，结合亲和力在第二预设范围内； 根据所述第一训练集，以第一损失函数最小为目标，采用对比学习对条件transformer模型进行训练，得到生成模型；第一损失函数包括对比损失函数、KL损失函数和最大似然估计函数； 根据生成模型得到优化分子，并基于知识蒸馏方法根据优化分子对RNN模型进行训练得到蒸馏模型； 根据蒸馏模型采用强化学习方法对智能体模型进行训练得到分子优化模型，所述分子优化模型用于对待优化分子进行优化；所述强化学习方法中的奖励函数包括结合亲和力； 根据所述第一训练集，以第一损失函数最小为目标，采用对比学习对条件transformer模型进行训练，得到生成模型，具体包括： 将所述第一训练集中各样本分子分别输入条件transformer模型得到各样本分子对应的预测概率分布； 将所述第一训练集中各样本分子分别输入条件transformer模型中的编码器，得到各样本分子对应的隐藏状态； 对于所述第一训练集中任意一个样本分子，根据最大似然估计函数对所述样本分子对应的预测概率分布进行负扰动得到所述样本分子对应的负分子的概率分布； 根据正对比损失函数对所述样本分子对应的预测概率分布进行正扰动得到所述样本分子对应的中间正分子的概率分布； 根据KL损失函数对所述样本分子对应的中间正分子的概率分布进行正扰动得到所述样本分子对应的正分子的概率分布； 根据各样本分子对应的预测概率分布、各样本分子对应的隐藏状态、各样本分子对应的中间正分子的概率分布、各样本分子对应的负分子的概率分布和各样本分子对应的正分子的概率分布计算第一损失函数值； 根据所述第一损失函数值对条件transformer模型进行训练，得到生成模型。

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