恭喜寧夏大學莫先獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)恭喜寧夏大學申請的專利一種基于對比知識增強的藥物靶點關(guān)系預測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119170088B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202411317356.8,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G16B15/30;該發(fā)明授權(quán)一種基于對比知識增強的藥物靶點關(guān)系預測方法是由莫先;丁光華設計研發(fā)完成,并于2024-09-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種基于對比知識增強的藥物靶點關(guān)系預測方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明屬于藥物研究技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于對比知識增強的藥物靶點關(guān)系預測方法,包括以下步驟:將知識圖譜與二部圖聚合后再與注意感知的節(jié)點特征聚合,獲得主視圖;破壞原始知識圖譜中節(jié)點與實體之間的關(guān)系,再從高斯噪聲中恢復原始關(guān)系,利用恢復的關(guān)系重構(gòu)任務相關(guān)子圖,獲得重構(gòu)的知識圖譜;將重構(gòu)的知識圖譜的實體聚合到節(jié)點中,生成具有知識感知的對比視圖;用注意感知機制對具有知識感知的對比視圖的節(jié)點進行數(shù)據(jù)增強,得到BGCL?KDE模型;對BGCL?KDE模型參數(shù)進行更新,利用更新的BGCL?KDE模型對藥物靶點關(guān)系進行預測。本發(fā)明提供的方法能夠確保生成的知識圖對藥物發(fā)現(xiàn)任務高度相關(guān)的節(jié)點知識具有積極影響。
本發(fā)明授權(quán)一種基于對比知識增強的藥物靶點關(guān)系預測方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于對比知識增強的藥物靶點關(guān)系預測方法,其特征在于,包括以下步驟:將藥物知識圖譜中不同類型的實體聚合到二部圖中的節(jié)點中,生成具有知識感知的二部圖;采用注意感知機制將具有知識感知的二部圖中的節(jié)點進行注意感知和知識感知的節(jié)點特征聚合,獲得主視圖;利用擴散模型在其擴散階段添加噪聲,以破壞原始的藥物知識圖譜中節(jié)點與實體之間的關(guān)系;在反向過程中從純高斯噪聲中恢復原始關(guān)系,迭代識別節(jié)點和實體之間的真實關(guān)系,利用恢復的關(guān)系重構(gòu)任務相關(guān)子圖;采用重構(gòu)的任務相關(guān)子圖修改原始的藥物知識圖譜的結(jié)構(gòu),以重構(gòu)與藥物發(fā)現(xiàn)任務高度相關(guān)的知識圖譜;將重構(gòu)的知識圖譜中不同類型的實體聚合到原始的二部圖的節(jié)點中,生成具有知識感知的對比視圖;利用注意感知機制將具有知識感知的對比視圖中的節(jié)點進行注意感知和知識感知的節(jié)點特征聚合,得到BGCL-KDE模型;比較主視圖與BGCL-KDE模型的特征表示,得到對比損失函數(shù);利用經(jīng)優(yōu)化后的對比損失函數(shù)更新BGCL-KDE模型的參數(shù),利用更新后的BGCL-KDE模型對藥物靶點關(guān)系進行預測;優(yōu)化對比損失函數(shù)是按照以下步驟進行:從藥物與靶點關(guān)系的數(shù)據(jù)集中選擇正樣本和負樣本,比較正樣本對的預測得分與負樣本對的預測得分之間的差異,得到主任務損失函數(shù),利用所述主任務損失函數(shù)優(yōu)化對比損失函數(shù),得到總損失函數(shù);其中,正樣本為同一節(jié)點在主視圖和BGCL-KDE模型中的表示,負樣本為節(jié)點主視圖表示和BGCL-KDE模型的全圖嵌入之間的差異;更新BGCL-KDE模型的參數(shù)的方法是:利用獲得的總損失函數(shù)并通過反向傳播計算參數(shù)的梯度來更新BGCL-KDE模型的參數(shù)。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人寧夏大學,其通訊地址為:750021 寧夏回族自治區(qū)銀川市賀蘭山西路489號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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