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龙图腾网恭喜鹏城实验室申请的专利一种药物-靶点交互作用预测方法、系统及终端设备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：CN115101142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210632799.0，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种药物-靶点交互作用预测方法、系统及终端设备是由田永鸿;杨文明;王天誉;陈杰设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种药物-靶点交互作用预测方法、系统及终端设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种药物‑靶点交互作用预测方法、系统及终端设备，方法包括步骤：将药物SMILES字符串建模为分子图，并使用GNN图神经网络提取所述分子图的药物特征信息；使用分级Transformer网络对靶点氨基酸序列进行靶点特征信息提取；将药物特征信息和靶点特征信息连接起来送入全连接层，进行药物‑靶点交互作用预测输出。本发明基于GNN和分级Transformer网络进行DTI预测，结合两种网络各自的特点，并且对原始的transformer网络进行了改进，大大提升了预测准确度和预测性能。

本发明授权一种药物-靶点交互作用预测方法、系统及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种药物-靶点交互作用预测方法，其特征在于，包括步骤：对药物组学数据库中的药物和靶点信息进行预处理，提取具有相互作用的药物和靶点氨基酸序列，构建药物-靶点交互作用数据集；将药物SMILES字符串建模为分子图，并使用GNN图神经网络提取所述分子图的药物特征信息；将所述靶点氨基酸序列切分成若干个多肽序列，使用多个分级Transformer网络对所述若干个多肽序列分别进行特征提取，得到若干个多肽特征，包括：对所述靶点氨基酸序列切分后形成的若干个多肽序列进行建模，提取低级特征；所述低级特征馈入到分级Transformer网络的编码器中，输出具有蛋白质上下文信息的多肽表示，即多肽特征；所述分级Transformer网络包括两层，一层为低级Transformer网络，另一层为高级Transformer网络，所述低级Transformer网络的输入为由多肽序列转换的词嵌入序列，所述高级Transformer网络的输入为多肽内部的上下文表示加上多肽位置嵌入，每个多肽序列对应一个分级Transformer网络，所述分级Transformer网络中，前一层的注意力模块作为后一层的注意力模块的先验，对前一层注意力图进行卷积计算，之后加入到下一层注意力图中；将所述若干个多肽特征进行池化聚合，得到靶点氨基酸序列的靶点特征信息；将所述药物特征信息和所述靶点特征信息输入到分类模型中进行训练，训练后的分类模型与所述GNN图神经网络以及多个分级Transformer网络组成药物-靶点交互作用预测模型；将待预测的药物和靶点氨基酸序列输入到所述药物-靶点交互作用预测模型中，加载所述药物-靶点交互作用预测模型对药物和靶点进行关系预测并输出预测结果。

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