广东工业大学顾国生获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多视图堆叠跳级图卷积网络的药物重定位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：CN119905174B 。
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：202411989199.5，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于多视图堆叠跳级图卷积网络的药物重定位方法是由顾国生;伍浩伟;黎凡;杨珉浩;项德杰;江芡;何炯星;刘岩;张勇豪;苏庆;林志毅设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多视图堆叠跳级图卷积网络的药物重定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开的属于生物医学技术领域，具体为一种基于多视图堆叠跳级图卷积网络的药物重定位方法，包括具体步骤如下：获取药物疾病关联数据，分别构成药物和疾病的邻接矩阵A、关联图G、药物和疾病的相似度矩阵Sr、Sd，并使用多层图卷积编码器块，将药物和疾病的相似度矩阵编码成高阶特征表示；构建双层级子图自注意力网络，结合节点层级和子图层级的特征，与图拓扑结构进行结构级融合。本发明在使用高阶节点信息时，能够提取到高阶节点的上下文信息，缓解了局部信息和全局信息的不一致性；本发明能够更全面利用深层信息，解决了网络在多层后无法区分药物疾病节点从而导致模型预测能力下降的问题。
本发明授权一种基于多视图堆叠跳级图卷积网络的药物重定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图堆叠跳级图卷积网络的药物重定位方法，其特征在于，包括具体步骤如下： S1：获取药物疾病关联数据，分别构成药物和疾病的邻接矩阵A、关联图G、药物和疾病的相似度矩阵Sr、Sd，并使用多层图卷积编码器块，将药物和疾病的相似度矩阵编码成高阶特征表示； S2：构建双层级子图自注意力网络，结合节点层级和子图层级的特征，与图拓扑结构进行结构级融合； S3：构建多视图堆叠跳级感应网络，对关联图G进行多视图堆叠学习，在多层图卷积中跳级感应深层特征信息，学习节点的横向特征； S4：将双层级子图自注意力网络和多视图堆叠跳级感应网络进行融合，并设计一个负例距离平衡法，用于增强负例以优化网络性能； S5：利用优化后的网络进行药物和疾病的潜在相互作用预测。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励