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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于流模型的分子图生成方法与装置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：CN116525029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310499015.6，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种基于流模型的分子图生成方法与装置是由杜博;纪颖;万国佳设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于流模型的分子图生成方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于流模型的分子图生成方法与装置，涉及人工智能辅助药物发现领域，该方法包括以下步骤：收集公共分子数据集，对分子进行表示形式的转换，以及拓扑结构和化学信息的计算，以提取分子的第一节点矩阵和第一边矩阵；根据第一节点矩阵和第一边矩阵构建融合自注意力的节点模型，并根据第一边矩阵构建融合二维卷积的边模型；通过最大似然估计优化节点模型与边模型的模型参数；获取随机节点样本与边样本，通过优化后的节点模型逆映射生成第二节点矩阵，通过优化后的边模型逆映射生成第二边矩阵；将第二节点矩阵与第二边矩阵通过化学规则的检查和修正，组合生成分子图。本发明中可以快速生成兼具有效性、多样性和新颖性的候选分子。

本发明授权一种基于流模型的分子图生成方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于流模型的分子图生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集公共分子数据集，对分子进行表示形式的转换，以及拓扑结构和化学信息的计算，以提取分子的第一节点矩阵和第一边矩阵，包括： 使用化学信息学软件包RDKit计算每个分子的化学性质，获取原子和边的信息； 对分子进行酮化处理，保留分子重原子骨架； 将分子重原子骨架转化成图结构数据； 通过图结构数据获取节点矩阵与边距阵； 根据第一节点矩阵和第一边矩阵构建融合自注意力的节点模型，并根据第一边矩阵构建融合二维卷积的边模型；所述根据第一节点矩阵和第一边矩阵构建融合自注意力的节点模型，包括： 将输入的节点矩阵V沿通道维度划分成两部分，输入的边矩阵E作为常数不变； 通过公式： 获得单个图耦合层，其中h为输出张量，t为用于仿射变换的变换系数，logs为对数形式的缩放系数，σ表示激活函数，ρ代表归一化，AttnGCN为融合注意力的图卷积模块，Split为分割操作，Chunk为分割函数； 通过公式： 获得节点模型，其中为单个图耦合层； 通过最大似然估计优化节点模型与边模型的模型参数； 获取随机节点样本与边样本，通过优化后的节点模型逆映射生成第二节点矩阵，通过优化后的边模型逆映射生成第二边矩阵，包括： 潜在空间中随机采样节点样本和边样本； 通过公式： 得到边矩阵，其中为拼接操作，表示激活函数，代表归一化； 通过公式： 得到节点矩阵，其中为拼接操作，表示激活函数，代表归一化； 将所述第二节点矩阵与第二边矩阵通过化学规则的检查和修正，组合生成分子图。

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