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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于有害结局路径网络的内分泌干扰物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：CN119811528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411725946.4，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于有害结局路径网络的内分泌干扰物预测方法是由谭皓月;包彤;史薇;宾明杰;于红霞设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于有害结局路径网络的内分泌干扰物预测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于有害结局路径网络的内分泌干扰物预测方法，属于内分泌领域，包括：根据预构建的有害结局路径网络，获取包含定性数据和定量数据的实验活性数据；获取内分泌干扰物清单数据，作为第二数据集；根据定性数据，构建靶点定性预测模型；利用靶点定性预测模型，对第二数据集进行靶点活性数据预测，得到靶点活性数据集；利用靶点活性数据集，构建内分泌干扰效应定性预测模型；根据定量数据，构建靶点定量预测模型；利用内分泌干扰效应定性预测模型，预测待测化合物是否具有内分泌干扰效应；对具有内分泌干扰效应的化合物，利用靶点定量预测模型，预测相应的靶点定量活性，得到定量有害结局路径。本申请对内分泌干扰物EDCs进行定性识别和定量分类。

本发明授权一种基于有害结局路径网络的内分泌干扰物预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有害结局路径网络的内分泌干扰物预测方法，其特征在于，包括： 根据预构建的有害结局路径网络，获取实验活性数据，作为第一数据集，并对第一数据集进行预处理；其中，第一数据集包含定性数据和定量数据； 获取内分泌干扰物清单数据，作为第二数据集； 根据预处理后的第一数据集中的定性数据，采用机器学习算法，构建靶点定性预测模型； 利用靶点定性预测模型，对第二数据集进行靶点活性数据预测，得到靶点活性数据集； 利用靶点活性数据集，采用机器学习算法，构建内分泌干扰效应定性预测模型； 根据预处理后的第一数据集中的定量数据，采用机器学习算法，构建靶点定量预测模型； 利用内分泌干扰效应定性预测模型，预测待测化合物是否具有内分泌干扰效应； 对具有内分泌干扰效应的化合物，利用靶点定量预测模型，预测相应的靶点定量活性，得到定量有害结局路径； 根据定量有害结局路径中各事件的定量剂量－效应关系，获得敏感有害结局和敏感定量有害结局路径； 根据敏感有害结局，以及敏感定量有害结局路径，对内分泌干扰物进行危害分级，得到内分泌干扰物的预测结果； 利用靶点活性数据集，采用机器学习算法，构建内分泌干扰效应定性预测模型，包括： 将有害结局路径网络作为有向无环图，将靶点活性数据作为节点输入信息，将关键事件之间的因果关系作为边输入信息，将是否具有内分泌干扰效应作为输出信息； 其中，基于GCNConvEdge架构：将有害结局路径AOP网络表示为有向无环图DAG，其中，节点表示关键事件，边表示事件之间的因果关系KER；将靶点活性作为节点嵌入，将KER作为边嵌入；GCNConvEdge架构由三层GCNConvEdge层组成，同时处理节点嵌入和边嵌入，捕捉AOP网络中的分层生物学知识；在GCNConvEdge层之后，使用全连接神经网络层进行内分泌干扰物EDC定性预测。

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