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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利分子性质预测方法、相关装置和介质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：CN119741990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411616900.9，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权分子性质预测方法、相关装置和介质是由许芬;邝涛杰;任智祥;田永鸿设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本分子性质预测方法、相关装置和介质在说明书摘要公布了：本公开实施例提供了一种分子性质预测方法、相关装置和介质。该方法通过对无标签分子数据集中的第一分子进行拆分重组得到新的第二分子，基于第一分子和第二分子确定训练样本，并利用训练样本对分子编码器进行优化。再利用有标签分子数据集对基于优化完成的分子编码器的分子性质预测模型进行训练，以实现对分子性质的准确预测。本公开实施例能够充分利用分子内部的子结构信息来提高预测的准确性和泛化能力，以优化分子编码器的分子表征能力，使得目标分子编码器能够更好地理解分子碎片之间的组合关系，进而能够提升对于复杂分子结构的表征质量和预测精度。本公开实施例可应用于药物发现、材料科学、分子虚拟筛选等场景。

本发明授权分子性质预测方法、相关装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种分子性质预测方法，其特征在于，所述方法包括： 将无标签分子数据集中的每个第一分子拆分为至少一对分子碎片，将拆分得到的多个所述分子碎片进行两两重组，得到多个第二分子，其中，所述第二分子与所述第一分子不同； 将所述第一分子和所述第二分子均作为训练分子，调用预设的分子编码器提取每个训练分子的完整分子表征以及每个所述训练分子包含的分子碎片的碎片分子表征； 根据每个所述训练分子的所述碎片分子表征，确定每个所述训练分子的重构分子表征； 根据各个所述训练分子的所述完整分子表征和所述重构分子表征，确定各个所述训练分子对应的对比损失值；其中，所述对比损失值通过以下步骤得到：计算当前训练分子的所述完整分子表征和所述重构分子表征的第一相似度；计算所述当前训练分子的所述完整分子表征和除所述当前训练分子外的各个其他训练分子的第二相似度；根据所述第一相似度与预设的温度系数的比值的指数，各个所述第二相似度与所述温度系数的比值的指数，计算所述当前训练分子的所述对比损失值； 根据所述对比损失值对所述分子编码器的参数进行优化，直至达到优化结束条件，得到完成优化的目标分子编码器； 根据所述目标分子编码器、多层感知器、软最大化层构建分子性质预测模型； 根据有标签分子数据集对所述分子性质预测模型进行训练，得到训练后的目标分子性质预测模型； 调用所述目标分子性质预测模型对目标分子进行预测，得到目标分子性质。

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