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龙图腾网获悉广州中医药大学(广州中医药研究院)申请的专利一种基于知识图谱的AD复方靶标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：CN119864128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411924667.0，技术领域涉及：G16H20/90；该发明授权一种基于知识图谱的AD复方靶标预测方法是由谭定英;杨小雅;刘慧玲;陈平平;冯子轩;方坚松;王境博设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的AD复方靶标预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的AD复方靶标预测方法，该方法包括：建立阿尔茨海默病的病‑证‑方关联知识图谱基本结构；基于数据模型对文本数据进行信息提取，得到数据特征；基于所述数据特征构建阿尔兹海默病的知识图谱；基于预设模型对所述知识图谱进行特征提取，得到图特征；基于所述图特征，采用改进的重启随机游走算法在所述知识图谱进行预测，得到潜在靶标。通过使用本发明，能够全面考虑药物‑靶标关系的生物上下文因素，提高靶标预测精度。本发明可广泛应用于生物医药领域。

本发明授权一种基于知识图谱的AD复方靶标预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的AD复方靶标预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于数据模型对文本数据进行信息提取，得到数据特征； 基于所述数据特征构建阿尔兹海默病的知识图谱； 基于预设模型对所述知识图谱进行特征提取，得到图特征； 基于所述图特征，采用改进的重启随机游走算法在所述知识图谱进行预测，得到潜在靶标； 所述基于预设模型对所述知识图谱进行特征提取，得到图特征这一步骤，其具体包括： 将所述知识图谱中的实体关系进行编码并嵌入为向量形式； 利用LLM模型对嵌入的知识图谱中的预设指标进行评分，得到评分结果； 所述预设指标包括基因相似度、基因之间的蛋白互作关联强度和中药成分-基因的亲和度； 根据分子功能、生物过程和细胞组分的嵌入，计算基因相似度： 其中，表示基因gi和gj的嵌入向量； 基因之间的蛋白互作关联强度的计算： w′gi,gj＝wgi,gj+β·Simgi,gj 其中，wgi,gj是基因gi和gj之间原始的蛋白互作强度；β表示调节因子，控制相似性Simgi,gj对互作强度的增强程度； 中药成分与基因间的亲和度的计算： 其中，是预测的亲和度值，表示中药成分和基因之间的相互作用强度；ZDrug是中药成分的嵌入向量；ZGene是基因的嵌入向量；ZRelation表示中药成分与基因之间的关系的嵌入。

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