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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于变分编码的药物靶标结合性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：CN119580827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510139658.9，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于变分编码的药物靶标结合性预测方法是由陈麒先;张宇豪;张留伟设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分编码的药物靶标结合性预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变分编码的药物靶标结合性预测方法，属于生物信息学领域。本发明通过双阶段耦合的端到端的神经网络，实现对药物和靶标特征的高效提取、药物和靶标特征的潜在特征空间构建以及其相互作用关系的预测。该模型主要由两个阶段构成，在第一阶段通过变分压缩和提取特征，获得药物和靶标特征的潜在表示，在第二阶段通过上下采样综合的深度神经网络重构药物靶标作用矩阵。通过该架构，能够有效整合药物的化学特征与靶标的生物学特征，提升互动关系预测的准确性。本发明同时为生物学大数据的深入分析提供了一种新颖而高效的解决方案。

本发明授权基于变分编码的药物靶标结合性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分编码的药物靶标结合性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：从现有药物库和靶标数据库中采集药物指纹和靶标的描述符，计算药物指纹相似度和靶标相似度，分别构建药物特征和靶标特征，作为数据集，具体为：采集药物分子指纹，通过摩根指纹构建指纹向量，基于Tanimoto相似度评估不同药物分子指纹之间的相似程度数据，构建药物相似度向量；采集靶标的描述符，构建靶标分子描述符特征向量，使用余弦相似度评估不同靶标之间的相似程度数据，构建靶标相似度向量；分别拼接指纹向量和药物相似度向量、靶标分子描述符特征向量和靶标相似度向量，进行清洗和标准化，得药物特征和靶标特征，作为数据集；基于变分嵌入，对所述数据集在药物靶标联合的潜在语义空间建模，获得药物和靶标在潜在空间中的低维特征；拼接药物和靶标在潜在空间中的低维特征作为联合潜在表示，提取联合潜在表示，通过上下采样路径重构药物-靶标相互作用特征，基于所述药物-靶标相互作用特征构建初始预测模型；基于联合损失函数对所述初始预测模型进行训练，获得预测模型，通过所述预测模型预测药物和靶标之间相互作用的概率。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。