买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利基于图神经网络表征的蛋白质与核酸结合位点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：CN114765063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202110037110.5，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权基于图神经网络表征的蛋白质与核酸结合位点预测方法是由夏莹;沈红斌;潘小勇;夏春秋设计研发完成，并于2021-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络表征的蛋白质与核酸结合位点预测方法在说明书摘要公布了：一种基于图神经网络表征的蛋白质与核酸结合位点预测方法，通过构建蛋白质与核酸相互作用数据集，经样本融合处理后提取其中蛋白质中每个残基的位置和特征信息及其结构上下文，并据此构建残基结构上下文的图表示，通过层次图神经网络对待预测的蛋白质的图表示进行预测，得到每个残基与DNARNA结合的概率，实现蛋白质与核酸结合位点预测。本发明通过基于结构上下文的残基的图表示和层次图神经网络模型来从图表示中学习结合位点的关键结构和特征模式。

本发明授权基于图神经网络表征的蛋白质与核酸结合位点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络表征的蛋白质与核酸结合位点预测方法，其特征在于，通过构建蛋白质数据集，经样本融合处理后提取其中蛋白质中每个残基的位置信息及其结构上下文，并据此构建残基结构上下文的图表示，通过层次图神经网络对待预测的蛋白质的图表示进行预测，得到每个残基与DNARNA结合的概率，实现蛋白质与核酸结合位点预测；所述的蛋白质数据集，即与DNARNA发生相互作用的蛋白质数据集，其具体通过以下方式构建得到：从BioLip中提取蛋白质与核酸的复合物集合和蛋白质与核酸结合位点的标签，并根据复合物中碱基的类别提取与DNA结合的蛋白质集合、与RNA结合的蛋白质集合；所述的层次图神经网络根据训练集样本，有监督地从残基结构上下文的图表示中学习结合位点的局部几何和特征的局部模式，具体包括：图网络编码单元、基于门循环单元的K层堆叠图神经元块、基于多层感知机的二分类器，其中：图网络编码单元依次进行边编码、节点编码和图编码；基于门循环单元的K层堆叠图神经元块依次进行边更新、节点更新和图更新；基于多层感知机的二分类器根据更新得到的图特征{uk|k＝1,…,K}预测出残基与DNARNA的结合概率；所述的蛋白质与核酸结合位点预测，通过层次图神经网络预测得到的每个残基与DNARNA结合的概率，并与阈值T比较得到结合残基和非结合残基。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。