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龙图腾网恭喜南京农业大学申请的专利一种群体感应先导化合物的虚拟筛选方法及应用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：CN116189759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202310234744.9，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种群体感应先导化合物的虚拟筛选方法及应用是由江高飞;薛卫;张家璇;刘佐;韦中;徐阳春;沈其荣设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种群体感应先导化合物的虚拟筛选方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种群体感应先导化合物的虚拟筛选方法，主要流程包括：输入的分子化合物结构通过预处理构建分子邻接矩阵，送入GNN1网络生成化合物特征；输入的蛋白质序列，提取其蛋白质氨基酸组成、二肽频率组合成蛋白质初步特征向量，送入交叉网络，生成交叉融合特征；同时，将蛋白质序列生成对应的接触图，随后送入GNN2网络生成蛋白序列特征；最终将三个特征组合送入全连接层预测得到亲和力值。本发明可用于发现新的具有群体感应活性的化合物，为青枯菌等细菌的控制和防治提供新的思路和手段；同时该方法可以高效地筛选出与PhcA和PhcR蛋白结合的化合物，从而发现具有群体感应活性的化合物。

本发明授权一种群体感应先导化合物的虚拟筛选方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种群体感应先导化合物的虚拟筛选方法，其特征在于，将分子化合物结构、蛋白质序列作为输入送入预处理模块提取初步特征，再将其送入预测模型网络，其中预测模型的结构及参数通过LSTM控制器训练生成；具体流程如下：输入的分子化合物结构通过预处理构建分子邻接矩阵，送入GNN1网络生成化合物特征；输入的蛋白质序列，提取其蛋白质氨基酸组成、二肽频率组合成蛋白质初步特征向量，送入交叉网络，生成交叉融合特征；同时，将蛋白质序列生成对应的接触图，随后送入GNN2网络生成蛋白序列特征；最终将三个特征组合送入全连接层预测得到亲和力值；所述预测模型网络由GNN1网络、GNN2网络、交叉网络并联组成，合并后送入一个拼接层和DROPOUT层，再接上两个全连接层；所述交叉网络由5个交叉层串联组成，最后接一个128维全连接层，全连接层输出为f3，每个交叉层具有以下公式： C l+1 =C 0 C T l W c,l +b c,l +C l 其中：l=1,2,…,5，Cl和Cl+1分别是第l层和第l+1层crosslayer的输出，C0即氨基酸组成、二肽频率的组合X3，X3作为交叉网络输入，Wc,l和bc,l是这两层之间的连接参数；上式中所有的变量均是列向量；每一层的输出，都是上一层的输出加上特征交叉；所述分子邻接矩阵、蛋白质接触图被分别输入到两个不同的GNN1和GNN2网络，每个网络由3个GNN层组成，两个GNN网络的输出特征为，再加上交叉融合特征，拼接后为，得到用于预测的相应小分子-蛋白质对的总体特征；随后送入一个全连接层，输出维度为128，接着送入第二个全连接层，输出维度为1，即网络预测的亲和力值。

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