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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种基于多元域异构图聚合学习的药物和靶标相互作用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：CN118430640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410524760.6，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于多元域异构图聚合学习的药物和靶标相互作用预测方法是由彭理;杨嘉怀;黎华平;王旺;肖文辉;梁伟设计研发完成，并于2024-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多元域异构图聚合学习的药物和靶标相互作用预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多元域异构图聚合学习的药物和靶标相互作用预测方法，大致分为以下步骤：计算药物或靶标的相似性信息得到初始特征；定义元路径以及元域图；利用异构生物信息网络数据构建异构图；使用轻量级特征聚合器预先计算异构图中各邻居结点的信息聚合；采用特征投影步骤将特征聚合向量的维度转为一致；使用多元域图语义特征融合模块来聚合元域图级语义信息；采用对比学习进行特征优化获取最终节点特征；将最终节点特征输入到多层感知机来预测药物‑靶标相互作用评分。本发明利用简单高效的训练过程对复杂的生物实体相互关系进行建模，引入轻量元路径级特征聚合器解决训练周期中重复的邻居信息聚合带来了过多的复杂度和计算量问题。

本发明授权一种基于多元域异构图聚合学习的药物和靶标相互作用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多元域异构图聚合学习的药物和靶标相互作用预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1计算药物或靶标的相似性信息得到初始特征矩阵； 2定义元路径以及元域图，给定一条元路径和一个具有边类型εl‑1的节点其中表示节点类型、n表示这条元路径上的节点个数，表示第n个节点的类型，元域图表示由基于该元路径的领域、元路径上的中间节点和节点组成的有向图； 3利用药物‑疾病已知关联、药物‑副作用已知关联、靶标‑疾病已知关联、药物‑靶标已知关联、药物‑药物相互作用、靶标‑靶标相互作用以及步骤1得到的初始特征矩阵构建异构图； 4使用一种轻量元路径级特征聚合器预先计算生物异构图中各邻居结点的元路径级信息聚合，轻量元路径级特征聚合器是异构图神经网络聚合器的简化版本，该聚合器为预处理阶段执行一次的元路径级邻居信息聚合模块，其功能是解耦多语义信息并生成节点特征嵌入； 5采用特征投影步骤将不同维度的特征聚合向量转换为具有一致维度的特征向量； 6使用基于Transformer的多元域图语义特征融合模块来聚合元域图级语义信息，并获得对比优化前的特征矩阵； 7采用对比学习进行特征优化，并获得最终的节点特征； 8将最终的节点特征输入到多层感知机来预测药物‑靶标相互作用评分矩阵。

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