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龍圖騰網恭喜上海交通大學申請的專利基于圖神經網絡表征的蛋白質與核酸結合位點預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114765063B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110037110.5，技術領域涉及：G16B20/30；該發明授權基于圖神經網絡表征的蛋白質與核酸結合位點預測方法是由夏瑩;沈紅斌;潘小勇;夏春秋設計研發完成，并于2021-01-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖神經網絡表征的蛋白質與核酸結合位點預測方法在說明書摘要公布了：一種基于圖神經網絡表征的蛋白質與核酸結合位點預測方法，通過構建蛋白質與核酸相互作用數據集，經樣本融合處理后提取其中蛋白質中每個殘基的位置和特征信息及其結構上下文，并據此構建殘基結構上下文的圖表示，通過層次圖神經網絡對待預測的蛋白質的圖表示進行預測，得到每個殘基與DNARNA結合的概率，實現蛋白質與核酸結合位點預測。本發明通過基于結構上下文的殘基的圖表示和層次圖神經網絡模型來從圖表示中學習結合位點的關鍵結構和特征模式。

本發明授權基于圖神經網絡表征的蛋白質與核酸結合位點預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖神經網絡表征的蛋白質與核酸結合位點預測方法，其特征在于，通過構建蛋白質數據集，經樣本融合處理后提取其中蛋白質中每個殘基的位置信息及其結構上下文，并據此構建殘基結構上下文的圖表示，通過層次圖神經網絡對待預測的蛋白質的圖表示進行預測，得到每個殘基與DNARNA結合的概率，實現蛋白質與核酸結合位點預測；所述的蛋白質數據集，即與DNARNA發生相互作用的蛋白質數據集，其具體通過以下方式構建得到：從BioLip中提取蛋白質與核酸的復合物集合和蛋白質與核酸結合位點的標簽，并根據復合物中堿基的類別提取與DNA結合的蛋白質集合、與RNA結合的蛋白質集合；所述的層次圖神經網絡根據訓練集樣本，有監督地從殘基結構上下文的圖表示中學習結合位點的局部幾何和特征的局部模式，具體包括：圖網絡編碼單元、基于門循環單元的K層堆疊圖神經元塊、基于多層感知機的二分類器，其中：圖網絡編碼單元依次進行邊編碼、節點編碼和圖編碼；基于門循環單元的K層堆疊圖神經元塊依次進行邊更新、節點更新和圖更新；基于多層感知機的二分類器根據更新得到的圖特征{uk|k＝1,…,K}預測出殘基與DNARNA的結合概率；所述的蛋白質與核酸結合位點預測，通過層次圖神經網絡預測得到的每個殘基與DNARNA結合的概率，并與閾值T比較得到結合殘基和非結合殘基。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海交通大學，其通訊地址為：200240 上海市閔行區東川路800號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。