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龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司申请的专利小分子属性预测模型构建方法、装置、设备及存储介质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：CN116825235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310788412.5，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权小分子属性预测模型构建方法、装置、设备及存储介质是由田庆雨;李伟;苏睿;巩坤;秦亚星;李根;亓琪;谭雅文;姜建章;韩军;孙伟;孙玉梅设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本小分子属性预测模型构建方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种小分子属性预测模型构建方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，用于提高预测药物‑靶标相互作用的效果和准确度。包括：基于预训练模型中包括的三层GCN网络对应的参数，构建目标模型，目标模型包括多个平行的二层全连接层；获取多个化合物对应的参数信息，并依次将多个化合物对应的参数信息输入至目标模型中，得到每个化合物对应的多个目标结果；基于多个化合物中的每个化合物对应的参数信息和每个化合物对应的多个目标结果，调整目标模型中包括的三层GCN网络的第三层GCN网络的参数，得到小分子属性预测模型。本申请应用于预测药物‑靶标相互作用的场景中。

本发明授权小分子属性预测模型构建方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种小分子属性预测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 从预设数据库中获取多个预设训练数据，所述多个预设训练数据中的每个预设训练数据包括：分子式、预设logP值； 将所述多个预设训练数据中的每个预设训练数据依次输入至预设的基础模型中，得到每个预设训练数据对应的目标logP值； 基于所述每个预设训练数据对应的目标logP值和预设logP值，调整所述基础模型中包括的三层GCN网络的参数，得到预训练模型； 将所述预训练模型中包括的一个二层全连接神经网络层替换为多个平行的二层全连接神经网络层，并锁定所述预训练模型中包括的三层GCN网络的前两层GCN网络的参数，得到目标模型；所述目标模型包括多个平行的二层全连接层； 获取多个化合物对应的参数信息，并依次将所述多个化合物对应的参数信息输入至所述目标模型中，得到每个化合物对应的多个目标结果，所述多个平行的二层全连接层中的一个平行的二层全连接层对应一个目标结果，所述参数信息包括以下至少一个参数：p53转录活性水平、HIF-1转录活性水平、Wnt信号转导通路、PPARγ转录活性水平、STAT3NF-κB转录活性水平，所述多个平行的二层全连接层的数量与所述参数信息包括的参数的数量相同； 基于所述多个化合物中的每个化合物对应的参数信息和每个化合物对应的多个目标结果，调整所述目标模型中包括的三层GCN网络的第三层GCN网络的参数，得到小分子属性预测模型。

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