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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利用于药物发现的跨领域信息融合方法、设备及软件产品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：CN119207544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410882507.8，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权用于药物发现的跨领域信息融合方法、设备及软件产品是由胡文斌;张宏志设计研发完成，并于2024-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于药物发现的跨领域信息融合方法、设备及软件产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于药物发现的跨领域信息融合方法、设备及软件产品，采用药物靶点相互作用预测模型，针对输入的药物和靶点数据信息，在药物和靶点数据上进行零样本的相互作用预测；所述药物靶点相互作用预测模型，包括靶蛋白编码器、药物编码器、第一融合编码器、第二融合编码器和多层感知器；所述蛋白质编码器，用于蛋白质的特征提取；所述药物编码器，用于药物特征提取；所述第一融合编码器用于药物特征与靶蛋白特征的融合；所述第二融合编码器用于蛋白质特征与蛋白质特征的融合；所述多层感知器，用于将不同融合编码器的融合特征进行药物靶点相互作用分类。本发明采用创新的双通道框架机型全面的DTI预测，提高了结果的准确性和鲁棒性。

本发明授权用于药物发现的跨领域信息融合方法、设备及软件产品在权利要求书中公布了：1.一种用于药物发现的跨领域信息融合方法，其特征在于：采用药物靶点相互作用预测模型，针对输入的药物和靶点数据信息，在药物和靶点数据上进行零样本的相互作用预测； 所述药物靶点相互作用预测模型，包括靶蛋白编码器、药物编码器、第一融合编码器、第二融合编码器和多层感知器； 所述第一融合编码器、第二融合编码器，均包括一个双线性相互作用图和一个池化层，所述双线性相互作用图包含两个注意力头，嵌入尺寸为168，所述池化层的池化窗口尺寸为3； 所述双线性相互作用图，用于获取成对的相互作用信息： 其中，和分别表示药物和靶点对应的可学习的权重矩阵，1∈RN是固定的1矩阵，表示哈德马积；是一个可学习的权重矩阵，σ表示激活函数；表示由第三层的Transformer编码器层和药物编码器层GCN生成的隐藏层蛋白质和药物表征；N表示药物分分子中原子的数量，K表示嵌入特征的维度； 然后对B矩阵应用双线性池化， 其中，Uk和Vk表示第k列的权重值，fk′为f′向量的第k个元素；M、N分别代表蛋白质中氨基酸的数量和药物分子中原子的数量；Bi,j为B矩阵的第i行第j列的元素；表示矩阵的第i列，表示矩阵的第j列； 第一融合编码器中的特征图fdt为： fdt＝SumPoolf′,s； 其中SumPool·为一维非重叠的池化操作，s表示一维非重叠的池化步长；第二融合编码器中的特征图fpp采用同样的方式进行获取； 通过比较两个通道特征的区分度来获得最终的融合表征f＝fdt-fpp； 所述靶蛋白质编码器，用于蛋白质的特征提取；所述药物编码器，用于药物特征提取；所述第一融合编码器用于药物特征与靶蛋白特征的融合；所述第二融合编码器用于蛋白质特征与蛋白质特征的融合；所述多层感知器，用于将第一融合编码器、第二融合编码器的融合特征进行药物靶点相互作用分类。

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