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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多粒度表示的药物-靶标相互作用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：CN119626315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411664097.6，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于多粒度表示的药物-靶标相互作用预测方法是由刘群;张秀平;龚旭设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多粒度表示的药物-靶标相互作用预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物信息技术领域，具体涉及一种基于多粒度表示的药物‑靶标相互作用预测方法；该方法包括：使用分层网络提取药物分子的增强分子表示；基于氨基酸序列中相邻的残基，分别对氨基酸序列中的一阶信息和二阶信息进行建模，从而提取多阶序列特征；采用Pconsc4工具对多重序列信息进行处理，得到蛋白质的空间结构信息表示；拼接增强分子表示、多阶序列信息和蛋白质的空间结构信息表示，得到融合特征；将融合信息输入到交互预测网络中，得到药物‑靶标相互作用预测结果；本发明不仅能够解决现有方法仅关注单粒度信息的弱点，提高预测准确度，而且表现出可解释性。

本发明授权一种基于多粒度表示的药物-靶标相互作用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多粒度表示的药物‑靶标相互作用预测方法，其特征在于，包括： S1：使用分层网络提取药物分子的增强分子表示；提取药物分子的增强分子表示的过程包括： S11：获取药物分子的原子特征矩阵、邻接矩阵和键能矩阵； S12：采用GNN网络对原子特征矩阵和邻接矩阵进行处理，得到当前层次的节点嵌入矩阵和分配矩阵； S13：根据键能矩阵计算药物分子的归一化键能矩阵；根据归一化键能矩阵和邻接矩阵计算原子相互作用的约束；计算药物分子的归一化键能矩阵的公式为： ； 其中，表示药物分子的归一化键能矩阵，表示键能关系矩阵，表示键能矩阵中第i行第j列元素； S14：根据原子相互作用的约束、当前层的节点嵌入矩阵和分配矩阵计算下一层的粗粒度表示； S15：下一层GNN网络输入的药物分子的原子特征矩阵和邻接矩阵是上一层的粗粒度表示，返回步骤S12； S16：将分层网络的最后一层计算得到的粗粒度表示作为最终的增强分子表示； S2：基于氨基酸序列中相邻的残基，分别对氨基酸序列中的一阶信息和二阶信息进行建模，得到多阶序列信息； S3：采用Pconsc4工具对多重序列信息进行处理，得到蛋白质的空间结构信息表示； S4：拼接增强分子表示、多阶序列信息和蛋白质的空间结构信息表示，得到融合特征； S5：将融合信息输入到交互预测网络中，得到药物‑靶标相互作用预测结果。

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