上海交通大学夏莹获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于域自适应和图网络的配体特异性结合残基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：CN116486896B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211332466.2，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于域自适应和图网络的配体特异性结合残基预测方法是由夏莹;夏春秋;潘小勇;沈红斌设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于域自适应和图网络的配体特异性结合残基预测方法在说明书摘要公布了：一种基于域自适应和图网络的配体特异性结合残基预测方法，根据配体的理化性质，将预训练数据集中的配体聚类到多个域后，对每个域使用该域包含的所有配体的数据训练一个关系感知分类器，用于学习该域包含的配体的共享结合模式。在微调阶段，对每种配体，通过配体特异性数据集对预训练的关系感知分类器进行微调，并使用基于域自适应神经网络的预测模块来推断不同域对应的关系感知分类器的权重，并对他们的结果进行加权求和得到最终预测结合概率。
本发明授权基于域自适应和图网络的配体特异性结合残基预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于域自适应和图网络的配体特异性结合残基预测方法，其特征在于，包括： 步骤1、采集配体通用性数据集并聚类得到配体域数量N，提取配体通用性数据集中的物理化学特征和蛋白质的残基的图表示； 步骤2、构建包含配体编码层、残基编码层、关系感知分类器的残基结合概率预测模型，根据配体域数量N设置关系感知分类器的个数，将物理化学特征和蛋白质的残基的图表示分别输入配体编码层和残基编码层并将得到的结果拼接为配体残基对特征；通过配体通用性数据集中的每个域包含的配体残基对特征来训练各个关系感知分类器； 步骤3、采用配体特异性数据集，重复步骤1中的物理化学特征和蛋白质的残基的图表示的提取，并对步骤2得到的残基结合概率预测模型进行相同的训练，实现模型微调优化； 步骤4、在在线阶段，将待测数据的配体残基对特征输入微调优化后的残基结合概率预测模型得到N个域对应的分类输出结果，同时将待测数据的配体残基对特征输入随机初始化的域预测层，得到对应的域从属概率作为权重，用于对分类输出结果进行加权求和，从而得到最终的残基对特异性配体的预测的结合概率。
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