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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利基于动态图神经网络的关键蛋白质识别方法及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：CN116738287B 。

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：202310705504.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于动态图神经网络的关键蛋白质识别方法及装置是由王莉;王艳莉;李玉勇;孙世温设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态图神经网络的关键蛋白质识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于动态图神经网络的关键蛋白质识别方法及装置，所述方法包括：获取第一原始蛋白质数据，构建具有时间属性的动态蛋白质相互作用网络；对动态蛋白质相互作用网络进行随机游走采样，构建训练语料；利用训练好的图卷积神经网络模型，提取蛋白质节点的结构特征；将结构特征数据输入至预先训练好的长短期记忆网络模型中，输出得到蛋白质节点的时间特征；根据结构特征和时间特征，通过模式分类识别关键蛋白质。本申请将蛋白质相互作用图建模为动态图，并结合图卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型学习动态图上蛋白质节点的结构特征和时间特征，能够更加高效的识别关键蛋白质。

本发明授权基于动态图神经网络的关键蛋白质识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图神经网络的关键蛋白质识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一原始蛋白质数据，对所述第一原始蛋白质数据进行数据处理，根据数据处理后的所述第一原始蛋白质数据，构建具有时间属性的动态蛋白质相互作用网络，其中，所述第一原始蛋白质数据中包括带有标签的关键蛋白质数据，包括： 根据基因表达值的变化幅度将蛋白质划分为动态蛋白质和保守蛋白质； 利用阈值函数确定某个时间点的所述动态蛋白质是否为活跃状态； 响应于所述动态蛋白质为活跃状态，则构建某个时刻下的静态蛋白质网络； 根据所述保守蛋白质和每个时刻下具有活跃状态的所述动态蛋白质，并基于每个时刻下的静态蛋白质网络构建动态蛋白质相互作用网络； 对所述动态蛋白质相互作用网络进行随机游走采样，构建训练语料； 利用训练好的图卷积神经网络模型，提取蛋白质节点的结构特征； 将所述结构特征数据输入至预先训练好的长短期记忆网络模型中，以学习蛋白质节点的时间演化特征，输出得到蛋白质节点的时间特征； 根据所述结构特征和所述时间特征，通过模式分类识别关键蛋白质。

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