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龙图腾网获悉南京大学申请的专利小分子药物蛋白-配体复合物结构预测和亲和力估计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：CN115083514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210869564.3，技术领域涉及：G16B15/00；该发明授权小分子药物蛋白-配体复合物结构预测和亲和力估计方法是由张峻峰;何克磊;董铁军;吴锦慧设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本小分子药物蛋白-配体复合物结构预测和亲和力估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小分子药物蛋白‑配体复合物结构预测和亲和力估计方法,包括以下步骤：构建蛋白‑配体图，提取和更新所述蛋白‑配体图的特征，获取特征更新模块；结合所述特征更新模块与亲和力估计模块进行亲和力估计，获取蛋白‑配体亲和力；结合所述特征更新模块与结构预测模块进行复合物结构预测，获取蛋白‑配体三维结构；构建蛋白‑配体网络模型，基于所述蛋白‑配体亲和力和所述蛋白‑配体三维结构训练所述蛋白‑配体网络模型，调整网络参数，完成结构预测。本发明提高了预测精度和准确度。

本发明授权小分子药物蛋白-配体复合物结构预测和亲和力估计方法在权利要求书中公布了：1.一种小分子药物蛋白-配体复合物结构预测和亲和力估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建蛋白-配体图，利用特征更新模块，提取和更新所述蛋白-配体图的特征； 结合所述特征更新模块与结构预测模块进行复合物结构预测，获取蛋白-配体三维结构；结合所述特征更新模块与亲和力估计模块进行亲和力估计，获取蛋白-配体亲和力； 构建蛋白-配体网络模型，基于所述蛋白-配体三维结构和所述蛋白-配体亲和力训练所述蛋白-配体网络模型，调整网络参数，完成预测； 所述蛋白-配体图包括完全图和异构图； 所述完全图包括：根据给定的蛋白-配体对，构建一个双向的完全图，其中每个节点表示一个原子，每个所述原子与其他的所述原子均相互连接表示为所述完全图；完全图由一组向量存储每个节点的特征，一组矩阵存储边的特征； 所述异构图包括：根据给定的蛋白-配体对，将蛋白与配体小分子全连接表示为所述异构图； 获取特征更新模块包括：信息聚合和信息前馈； 所述信息聚合包括：更新中心节点的特征，获取聚合后的所述中心节点的特征；将所述特征更新模块中的每个中心节点接受到的前馈信息进行聚合，得到新的特征和坐标信息； 所述信息前馈包括：将所述特征更新模块中的每个中心节点的周围邻接节点的特征和坐标信息传递到中心节点； 所述亲和力估计的过程包括： 将节点特征更新输出经过一个两层的多层感知器，对每个蛋白-配体对得到单维的亲和力预测，计算如下： 其中yaff是对该蛋白-配体对的亲和力预测，Nf表示图节点的数目。

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