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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司申请的专利预测大分子间相互作用的负样本集的生成方法、预测大分子间相互作用的方法、模型的训练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：CN116686050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202180004312.8，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权预测大分子间相互作用的负样本集的生成方法、预测大分子间相互作用的方法、模型的训练方法是由张振中设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测大分子间相互作用的负样本集的生成方法、预测大分子间相互作用的方法、模型的训练方法在说明书摘要公布了：提供了一种生成用于预测大分子间相互作用的负样本集的方法。方法包括：接收正样本集，所述正样本集包括成对的具有大分子间相互作用的第一类型大分子和第二类型大分子；生成所述第一类型大分子的第一相似图；生成所述第二类型大分子的第二相似图；生成所述第一相似图中的节点的矢量化表示和所述第二相似图中的节点的矢量化表示；以及使用所述第一相似图中的节点的矢量化表示和所述第二相似图中的节点的矢量化表示来生成所述负样本集。

本发明授权预测大分子间相互作用的负样本集的生成方法、预测大分子间相互作用的方法、模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种生成用于预测大分子间相互作用的负样本集的方法，包括： 接收正样本集，所述正样本集包括成对的具有大分子间相互作用的第一类型大分子和第二类型大分子； 生成所述第一类型大分子的第一相似图； 生成所述第二类型大分子的第二相似图；所述第一相似图或所述第二相似图包括节点和连接相邻节点的边，其中，各个节点表示各个大分子，各个边表示相应对大分子之间的相应距离，并且各个边的相应权重表示相应对大分子之间的相应相似性； 生成所述第一相似图中的节点的矢量化表示和所述第二相似图中的节点的矢量化表示；其中， 第一相似图包括N1个节点{ei,i＝1,…,N1}；和M1个边{rj,j＝1,…,M}；第一相似图中的相应节点的相应矢量化表示被表达为： 其中，ei代表第一相似图中的相应节点；ht1ei代表第t1步迭代之前相应节点ei的相应矢量化表示；ht1+1ei代表第t1步迭代之后相应节点ei的更新的相应矢量化表示；σ代表渗漏整流线性单元激活函数leakyrelurectifiedlinearunitactivationfunction；Nei代表与相应节点ei相邻的一组节点；Wp、Wph代表用于生成矢量化表示的图神经网络的参数； 第二相似图包括N2个节点{e’i,i＝1,…,N2}；和M2个边{r’j,j＝1,…,M2}；第二相似图中的相应节点的相应矢量化表示被表达为： 其中，e’i代表第二相似图中的相应节点；ht2e′i代表第t2步迭代之前相应节点e’i的相应矢量化表示；ht2+1e′i代表第t2步迭代之后相应节点e’i的更新的相应矢量化表示；σ代表渗漏整流线性单元激活函数；Ne′i代表与相应节点e’i相邻的一组节点；ht2e′i，ht2e′k代表ht2e′i与ht2e′k的内积；Wpt+1代表用于生成矢量化表示的图神经网络的参数；代表表示节点e’i和e’k之间的联系强度的注意力权重； 以及 使用所述第一相似图中的节点的矢量化表示和所述第二相似图中的节点的矢量化表示来生成所述负样本集，包括：生成多个中间集；从所述多个中间集中的相应中间集采样L个负样本；其中，所述负样本集包括从所述多个中间集中采样的负样本；以及L是大于等于1的整数； 其中，所述正样本集由{m1i，m2i，i＝1，...，K}表示，其中m1i代表第i个第一类型大分子，m2i代表第i个第二类型大分子；其中，生成所述多个中间集中的相应中间集包括：基于m1i与m1j之间的相似性，对m1jj＝1,…,K,且j≠i进行排序，以获得m1jj＝1,…,K,且j≠i的子集；确定m2i与所述子集中的每个样本之间的相互作用的概率；以及，基于所述相互作用的概率，生成相应中间集； 其中，m2i与子集中的每个样本之间的相互作用的概率通过以下公式确定： 其中，drj代表所述子集中的节点的矢量化表示；dpi代表m2i的矢量化表示；P1|drj，dpi代表m2i与所述子集中的每个样本之间的相互作用的概率；[,]代表元素之间的拼接；代表两个矢量的积；θ代表可调谐的参数； 当P1|drj，dpi小于阈值时，将m1j，1-P1|drj，dpi置入所述相应中间集，或者，基于概率{pk，k＝1，...，|T|}，从所述相应中间集采样L个负样本； 其中， |T|代表所述相应中间集中的元素的数量，并且m1j，1-P1|drj，dpi代表所述相应中间集中的第k个元素。

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