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！

龙图腾网恭喜青岛大学申请的专利基于局部-全局特征融合的蛋白质相互作用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：CN119964639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510437638.X，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权基于局部-全局特征融合的蛋白质相互作用位点预测方法是由魏志强;李臻;张志鑫设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部-全局特征融合的蛋白质相互作用位点预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于局部‑全局特征融合的蛋白质相互作用位点预测方法，涉及蛋白质位点预测领域，具体包括如下步骤：提取蛋白质特征，包括：蛋白质节点特征和蛋白质边特征；根据提取的蛋白质特征，构建蛋白质图结构；将蛋白质图结构输入到图注意力网络GAT中进行进一步特征提取，获得多尺度特征和融合特征；通过对比损失捕捉多尺度特征和融合特征的相似性，将多尺度特征和融合特征输入到基于Transformer的注意力特征融合模块，最终输入多层感知机MLP进行分类预测。本发明的技术方案克服现有技术中不能有效结合全局信息与局部信息进行蛋白质相互作用位点预测的问题。

本发明授权基于局部-全局特征融合的蛋白质相互作用位点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部-全局特征融合的蛋白质相互作用位点预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1，提取蛋白质特征，包括：蛋白质节点特征和蛋白质边特征； S2，根据提取的蛋白质特征，构建蛋白质图结构； S3，将蛋白质图结构输入到图注意力网络GAT中进行进一步特征提取，获得多尺度特征和融合特征； S4，通过对比损失捕捉多尺度特征和融合特征的相似性，将多尺度特征和融合特征输入到基于Transformer的注意力特征融合模块，最终输入多层感知机MLP进行分类预测； 步骤S2具体包括如下步骤： S2.1，蛋白质图结构包括：局部图和全局图，局部图和全局图的邻接矩阵构建分别如式（3）和（4）所示： （3）； （4）； 其中，，代表残基间的空间距离，和分别为节点和的主链碳原子坐标，为局部图的邻接矩阵，为全局图的邻接矩阵，和代表阈值； S2.2，将局部图和全局图信息融合： （5）； 其中，为融合图的邻接矩阵。

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青岛大学，其通讯地址为：266071 山东省青岛市市南区宁夏路308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”。