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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于分子-基因相互作用约束图卷积网络的HBV抑制剂筛选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：CN120108562B 。

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：202510115288.5，技术领域涉及：G16C20/64；该发明授权基于分子-基因相互作用约束图卷积网络的HBV抑制剂筛选方法是由陈浩;何宏天;王琼;潘文静;王家饶;杨国泰;许敏设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分子-基因相互作用约束图卷积网络的HBV抑制剂筛选方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于分子‑基因相互作用约束图卷积网络的HBV抑制剂筛选方法。针对传统药物发现方法在处理复杂生物学数据时的局限性，本发明基于所构建的抗HBV体外活性验证的化合物库、对应化合物关联的多个基因靶标及其互作网络，利用图卷积网络模型的图数据处理能力，构建了分子‑基因相互作用约束图卷积网络模型。该模型结合基因对应的靶标蛋白的相互作用矩阵、基因特征矩阵和化合物活性标签，有效预测化合物的生物活性类别。具体步骤包括数据处理、图数据生成、图卷积网络模型训练、超参数优化和模型评估。模型参数AUC值0.97，模型效果好。本发明为抗HBV药物的虚拟筛选提供了新的路径和思路，具有潜在的应用价值。

本发明授权基于分子-基因相互作用约束图卷积网络的HBV抑制剂筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分子-基因相互作用约束图卷积网络的HBV抑制剂筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于现有数据库采集能作用于多个HBV相关靶标的化合物，进行体外抗HBV活性测试和细胞毒性测试，以是否具有抗HBV活性和是否具有细胞毒性作为指标构建化合物的活性标签，建立数据集； 构建靶标相互作用矩阵，其中每个元素表示两靶标相互作用强度；构建靶标特征矩阵，其中每行表示靶标的四维特征向量； 对于数据集中的每个化合物，设置节点为与所述化合物相关的靶标，节点特征为靶标的四维特征，四维特征包括毒性和活性指标，采用HBV活性标签构建靶标的四维特征，对于两靶标相互作用强度大于阈值的靶标建立边索引，两靶标相互作用强度作为边权重，将边权重转化为边类型；将生成的节点特征、边索引、边类型和活性标签整合为图数据对象；基于图卷积网络模型进行训练，得到抗HBV活性预测模型，输入待测化合物进行预测，筛选具有抗HBV活性和不具有细胞毒性的待测化合物，得到HBV抑制剂； 所述多个HBV相关靶标，具体为：超过三个； 所述体外抗HBV活性测试具体为：测定化合物对HBsAg和HBeAg的抑制率； 所述细胞毒性测试具体为：采用体外MTT法测定化合物细胞存活率； 所述以是否具有抗HBV活性和是否具有细胞毒性作为指标构建化合物的活性标签，具体为：设HBsAg或HBeAg抑制率大于等于50%为具有抗HBV活性，细胞存活率大于等于50%为细胞毒作用小；化合物的活性标签为{0,1,2,3}，其中，0表示无抗HBV活性且细胞毒作用大，1表示具有抗HBV活性且细胞毒作用大，2表示具有抗HBV活性且细胞毒作用小，3表示无抗HBV活性且细胞毒作用小。

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