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龍圖騰網恭喜上海交通大學申請的專利一種藥物分子與靶標蛋白的結合親和力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：CN113936735B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202111291440.3，技術領域涉及：G16B15/30；該發明授權一種藥物分子與靶標蛋白的結合親和力預測方法是由靳遠;楊旸設計研發完成，并于2021-11-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種藥物分子與靶標蛋白的結合親和力預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種藥物分子與靶標蛋白的結合親和力預測方法，包括：獲取藥物分子的SMILES序列和靶標蛋白的氨基酸序列；對于藥物分子SMILES序列，將其表示為基于原子的藥物原子結構圖和基于子結構的藥物子結構結構圖；分別對藥物原子結構圖和藥物子結構結構圖進行表征學習，從而獲得藥物原子結構圖的特征嵌入表示和藥物子結構結構圖的特征嵌入表示；獲取氨基酸序列的特征嵌入表示；將藥物分子和氨基酸的特征嵌入表示拼接，得到拼接嵌入特征表示；基于拼接嵌入表示，獲得藥物分子與靶標蛋白的結合親和力預測值。上述方案，能夠自適應的學習藥物分子和靶標蛋白的序列和結構信息，優化藥物分子與靶標蛋白的結合親和力預測結果。

本發明授權一種藥物分子與靶標蛋白的結合親和力預測方法在權利要求書中公布了：1.一種藥物分子與靶標蛋白的結合親和力預測方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取藥物分子的SMILES序列和靶標蛋白的氨基酸序列；對于藥物分子SMILES序列，將其表示為基于原子的藥物原子結構圖和基于子結構的藥物子結構結構圖；本步驟包括：基于所述的藥物分子SMILES序列，構建基于原子的藥物原子結構圖；基于所述的藥物分子SMILES序列，劃分藥物子結構，構建基于子結構的藥物子結構結構圖；分別對藥物原子結構圖和藥物子結構結構圖進行表征學習，從而獲得藥物原子結構圖的特征嵌入表示和藥物子結構結構圖的特征嵌入表示；對于氨基酸序列，利用自然語言處理中的語言模型對氨基酸的特征嵌入表示進行預訓練，再對其進行特征提取，從而獲得氨基酸序列的特征嵌入表示；將藥物分子和氨基酸的特征嵌入表示拼接，得到拼接嵌入特征表示；基于拼接嵌入表示，獲得藥物分子與靶標蛋白的結合親和力預測值；基于藥物分子SMILES序列，劃分藥物子結構，構建基于子結構的藥物子結構結構圖，包括以下步驟：得到所述的藥物分子的藥物原子結構圖；為所述的藥物原子結構圖中的原子節點編號；初始化藥物子結構集合C為空集；構建集合V1為所有化學鍵的集合；構建集合V2為所有簡單環的集合；如果V1中的化學鍵不屬于任何一個簡單環，將其加入藥物子結構集合C中；循環遍歷V2中的所有環，將V2中大于等于3個公共原子的環合并為新的環，直到V2中所有的環都不存在三個或者三個以上的公共原子為止；將V2中所有環添加到藥物子結構集合C中；形成最終的藥物子結構集合C；基于藥物分子的子結構集合，構建基于子結構的藥物子結構結構圖。

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