南京大学吴刚获国家专利权
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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于碎裂树预训练的污水高风险污染物筛查与识别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：CN121765490B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610250234.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于碎裂树预训练的污水高风险污染物筛查与识别方法是由吴刚;封书阳;娄静雅;张徐祥;石小平;吉敏鑫;应明;闫旭设计研发完成，并于2026-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于碎裂树预训练的污水高风险污染物筛查与识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于碎裂树预训练的污水高风险污染物筛查与识别方法，包括根据已知高风险污染物的二级质谱数据，构建碎裂树预训练数据集，以对图神经网络编码器进行自监督预训练，获得碎裂树编辑器，获取待测污水样品中疑似高风险污染物相关化合物的二级质谱数据，构建碎裂树集合，基于碎裂树编码器构建高风险污染物筛查模型，以对碎裂树集合进行高风险污染物信号筛查，获得高风险候选碎裂树集合，生成中每棵高风险候选碎裂树的候选分子集合，从候选分子集合中识别出所述高风险候选碎裂树的目标分子结构及匹配得分。本发明实现污水中高风险污染物的快速筛查与优先级排序，并在筛查基础上进一步提供结构识别的候选输出。
本发明授权基于碎裂树预训练的污水高风险污染物筛查与识别方法在权利要求书中公布了：1.基于碎裂树预训练的污水高风险污染物筛查与识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据已知高风险污染物的二级质谱数据，构建碎裂树预训练数据集； S2、利用碎裂树预训练数据集对图神经网络编码器进行自监督预训练，获得碎裂树编辑器； S3、获取待测污水样品中疑似高风险污染物相关化合物的二级质谱数据，构建碎裂树集合； S4、基于碎裂树编码器构建高风险污染物的筛查模型，以对碎裂树集合进行高风险污染物信号筛查，获得高风险候选碎裂树集合； S5、生成高风险候选碎裂树集合中每棵高风险候选碎裂树的候选分子集合； S6、从候选分子集合中识别出所述高风险候选碎裂树的目标分子结构及匹配得分。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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