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龙图腾网获悉湖南工业大学申请的专利基于图扩张卷积策略的药物靶标结合亲和力预测模型及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：CN116665766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310258539.6，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于图扩张卷积策略的药物靶标结合亲和力预测模型及方法是由张龙信;曾文亮;谭润提;彭利红;文鸿;彭成;文志华设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图扩张卷积策略的药物靶标结合亲和力预测模型及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图扩张卷积策略的药物靶标结合亲和力预测模型及方法。本发明通过特征编码模块对药物分子及局部信息和靶标进行特征编码，分别通过采用图扩张卷积策略的多通道通用聚合网络模块、多层残差卷积网络的药物序列表示学习模块以及双向长短周期记忆网络的靶标序列表示学习模块分别对药物分子结构、药物分子的局部化学信息和靶标结构进行特征提取，最后将提取到的药物全局结构特征、药物局部化学特征和靶标序列特征级联后经过DTA预测模块进行药物靶标亲和力值预测，有效地提高了药物靶标结合亲和力预测精度和药物重定向过程的成功率，解决了药物靶标结合亲和力预测精度不高，药物重定向过程的成功率较低的问题。

本发明授权基于图扩张卷积策略的药物靶标结合亲和力预测模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图扩张卷积策略的药物靶标结合亲和力预测模型，其特征在于，所述模型包括特征编码模块、表示学习模块和DTA预测模块； 所述特征编码模块对药物分子结构、药物分子的局部化学信息和靶标结构进行初始特征编码； 所述表示学习模块包括多通道通用聚合网络模块、药物序列表示学习模块和靶标序列表示学习模块： 多通道通用聚合网络模块包括两个通道，每个通道包括三个GEN，其根据特征编码模块中的药物分子的原子节点关联特征矩阵聚合节点特征信息，学习每个原子的潜在特征表达； 药物序列表示学习模块包括由6个残差连接块构建三层特征提取网络，每一个残差连接块中有两个卷积神经网络模块，每个卷积神经网络模块后接着一个ReLU激活函数，其根据药物分子的局部化学信息的初始特征输出药物局部化学信息的潜在特征表达； 靶标序列表示学习模块由两个长短期记忆网络模块组成，其分别从靶标序列的前向和后向对序列中的结构特征进行提取； 所述DTA预测模块包括多层感知机，其将多通道通用聚合网络模块、药物序列表示学习模块和靶标序列表示学习模块的输出进行整合后送入MLP网络进行DTA预测。

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