南京师范大学顾彦慧获国家专利权
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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利基于图神经网络的蛋白质与配体之间对接姿势的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：CN116343910B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310327119.9，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于图神经网络的蛋白质与配体之间对接姿势的预测方法是由顾彦慧;陈晓健;张先锋;郝渊苏;文羽昕;廖楚悦设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图神经网络的蛋白质与配体之间对接姿势的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的蛋白质与配体之间对接姿势的预测方法，首先，获取蛋白质‑配体复合物的生物信息样本集，样本集包括样本数据和样本标注数据；其次，构建基于图神经网络的对接姿势生成模型和基于多视角的对接姿势评估模型，进一步调节模型的参数，通过训练得到的结构生成模型对样本数据进行处理，获得蛋白质配体的姿势对接实际输出；最后，利用主流的姿势对接结构评价指标对输出结果进行稳定性评估。本发明直接利用配体蛋白质的生物结构信息生成最优的对接姿势结构，并通过多角度的综合评估模型对生成结果进行评估，从而提高对配体‑蛋白质姿势结构对接预测的准确性，以及提高对配体‑蛋白质姿势结构对接预测结果评估的有效性。
本发明授权基于图神经网络的蛋白质与配体之间对接姿势的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的蛋白质与配体之间对接姿势的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取蛋白质-配体复合物的生物信息样本集，并对其进行预处理；样本集包括样本数据和样本数据的样本标注，对样本数据编码，得到特征向量； 2构建基于图神经网络的对接姿势生成模型，并使用生成对抗网络对其进行训练；固定靶向蛋白，对配体分子利用多步姿态预测模拟原子的对接姿势结构，由基于多视角的对接姿势判别器评估对接姿势，计算损失差值，调整对接姿势中原子的空间位置；反复迭代，直到判别结果满足阈值要求，对于所有原子的输出将被认为是最终的预测姿态； 3构建基于图神经网络的对接姿势评估模型，评估生成的理想对接姿势；对蛋白质配体的理想对接姿势实际输出，依据现有的主流评价指标，对预测得到的对接姿势结果进行评估。
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