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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于拓扑药效分子图建模和靶标特征解析的虚拟筛选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：CN116092595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211411148.5，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于拓扑药效分子图建模和靶标特征解析的虚拟筛选方法是由甘元帅;朱嘉静;刘勇国;张云;陆鑫;李巧勤设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拓扑药效分子图建模和靶标特征解析的虚拟筛选方法在说明书摘要公布了：本发明属于虚拟筛选技术领域，尤其是涉及一种基于拓扑药效分子图建模和靶标特征解析的虚拟筛选方法。本发明通过拓扑药效分子图建模和靶点的位置得分矩阵解析进行虚拟筛选，预测给定药物和靶点的相互作用情况。首先，发现分子中的关键药效原子，建立拓扑药效分子图，在不改变原始拓扑结构前提下设计图约简的算法得到约简图，再利用图神经网络学习其拓扑知识和药效知识，得到药物分子的特征表示。其次，通过全局、相邻、局部片段的角度解析靶点的位置得分矩阵，学习氨基酸序列的潜在特征信息，得到靶点蛋白的特征表示。然后，基于多核学习的方法学习药物和靶点的特征表示，得到交互特征。最后，基于多层感知机预测药物和靶点的相互作用。

本发明授权基于拓扑药效分子图建模和靶标特征解析的虚拟筛选方法在权利要求书中公布了：1.基于拓扑药效分子图建模和靶标特征解析的虚拟筛选方法，其特征在于，包括： 分别对药物分子的SMILES式和靶点蛋白的氨基酸序列进行特征提取，具体为： 基于拓扑药效分子图，采用图神经网络提取拓扑药效分子图的分子图特征；所述拓扑药效分子图的构建方式是：根据输入的药物分子的SMILES式，采用RDkit工具分析出分子中的药效原子及其索引，并计算出分子的邻接矩阵，进而建立分子图； 基于位置特异性得分矩阵解析，对靶点蛋白的氨基酸序列进行特征提取，方法是：先基于输入的靶点蛋白的氨基酸序列得出位置特异性得分矩阵，矩阵中的每一项反映的是靶点蛋白的每种氨基酸在特定位置的频率；然后进行矩阵特征解析，分别进行长期序列特征提取、相邻耦合关系特征提取、短期片段特征提取，将提取的三种特征拼接后得到靶点蛋白的氨基酸序列特征； 将分子图特征和靶点蛋白的氨基酸序列特征进行融合得到交互特征； 将交互特征输入到多层感知机中，通过训练后预测药物和靶点的相互作用情况。

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