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龙图腾网恭喜临沂大学申请的专利融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型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：CN119601120B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510142518.7，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法是由陈吉;张蕾;姚双龙;王星;刘烨;贾俊华;王海峰设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法，属于深度学习技术领域。其包括以下步骤：获取药物数据，得到药物数据集，并进行预处理；所述药物数据经过Jaccard相似度计算得到药物的化学结构、生物靶标和酶作用多维数据表示，进而得到药物的初始特征表示；所述药物的初始特征表示经过异质图进行更新，得到融合拓扑结构的药物表示；融合拓扑结构的药物表示经过注意力机制融合不同源的药物特征，得到最终的药物对表示；药物对中两种药物对应的融合拓扑结构的药物表示经过特征交织层，得到最终的综合表示；最终的药物对表示和最终的综合表示经过预测模块得到药物相互作用预测概率向量。本发明优化了药物相互作用预测的精确度和效率。

本发明授权融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取药物数据，得到药物数据集，并进行预处理；S2.所述药物数据经过Jaccard相似度计算得到药物的化学结构、生物靶标和酶作用多维数据表示，对多维数据表示进行拼接得到药物的初始特征表示；S3.构建药物相互作用的异质图，所述药物的初始特征表示经过异质图进行更新，得到融合拓扑结构的药物表示；S4.所述融合拓扑结构的药物表示经过注意力机制融合不同源的药物特征，得到最终的药物对表示；具体步骤为：通过查找索引得到与药物相关联的药物，将两种药物进行配对得到药物对，并将药物对中两种药物的融合拓扑结构的药物表示记为和，将输入缩放点积自注意力中，得到优化的药物的特征表达具体计算公式如下： ，其中，，，分别表示查询、键、值的权重矩阵，表示药物的特征是键向量的维度，同理得到缩放点积注意力优化后的与药物相关联的药物的特征表达；将输入双线性自注意力进行处理，得到双线性自注意力优化后的药物的特征表达，计算公式如下： ，其中，表示药物的特征是键向量的维度；同理得到双线性注意力优化后的与药物相关联的药物的特征表达；将缩放点积注意力优化后优化的药物的特征表达和与药物相关联的药物的特征表达输入到缩放点积交叉注意力，得到第一药物对向量表示，计算公式如下： ，将双线性注意力优化后的药物的特征表达和与药物相关联的药物的特征表达输入到双线性交叉注意力，得到第二药物对向量表示，计算公式如下： ，将第一药物对向量表示和第二药物对向量表示进行拼接，得到最终的药物对表示；S5.构建特征交织层，药物对中两种药物对应的融合拓扑结构的药物表示经过特征交织层，得到最终的综合表示；S6.所述最终的药物对表示和最终的综合表示经过预测模块得到药物相互作用预测概率向量。

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