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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于跨模态模型的靶点信息处理方法、装置、设备及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：CN116959591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310797444.1，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权基于跨模态模型的靶点信息处理方法、装置、设备及介质是由王俊设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态模型的靶点信息处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能、数字医疗技术领域，公开了一种基于跨模态模型的靶点信息处理方法、装置、设备及介质，包括：获取训练数据；以Transformer模型的编码器对靶点序列进行编码，获得靶点的隐藏表示矩阵；以解码器对分子结构进行解码；以分子结构的节点特征矩阵为输入，通过生成器获得生成分子结构，并输出分子结构的邻接矩阵；以分子结构的节点特征矩阵和邻接矩阵为输入，通过判别器获得生成分子结构的真假概率和质量得分；以输出层输出生成分子结构，并通过二分类或回归方法进行预测，获得预测属性值，预测属性值包括药物活性、毒性及溶解度的预测值，在本发明实现从靶点序列到分子结构的跨模态生成任务。

本发明授权基于跨模态模型的靶点信息处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态模型的靶点信息处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据，所述训练数据是由靶点序列和分子结构组成的对应关系； 以Transformer模型的编码器对所述靶点序列进行编码，获得靶点的隐藏表示矩阵，所述Transformer模型还包括解码器、生成器、判别器及输出层； 以所述解码器对所述分子结构进行解码，获得所述分子结构的预测表示矩阵，根据所述隐藏表示矩阵、所述预测表示矩阵、所述分子结构的节点特征矩阵和分子结构的邻接矩阵，获得所述解码器的目标函数，所述解码器的目标函数是最大化分子结构的对数似然； 以所述分子结构的节点特征矩阵为输入，通过所述生成器获得生成分子结构，并输出所述分子结构的邻接矩阵，所述生成器的目标函数为最小化所述判别器对所述生成分子结构的负对数似然； 以所述分子结构的节点特征矩阵和邻接矩阵为输入，通过所述判别器获得所述生成分子结构的真假概率和质量得分，所述判别器的目标函数为最大化分子结构的对数似然和质量得分，以及最小化所述生成分子结构的对数似然和质量得分； 以所述输出层输出所述生成分子结构，并通过二分类或回归方法进行预测，获得预测属性值，所述预测属性值包括药物活性、毒性及溶解度的预测值，所述输出层的目标函数为最小化所有所述分子结构的属性值与所述生成分子结构的预测属性值的总损失。

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