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龍圖騰網恭喜電子科技大學長三角研究院(衢州)申請的專利一種基于魯棒多核集成方法的藥物靶點交互預測方法及其系統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：CN119207547B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202411710162.4，技術領域涉及：G16B15/30；該發明授權一種基于魯棒多核集成方法的藥物靶點交互預測方法及其系統是由鄒權;錢昱磬;丁漪杰;劉利設計研發完成，并于2024-11-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于魯棒多核集成方法的藥物靶點交互預測方法及其系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于魯棒多核集成方法的藥物靶點交互預測方法及其系統，該方法包括，構建目標函數，包括關于預測交互矩陣的損失函數，集成學習項和正則項；以已知交互矩陣、藥物相似核矩陣集合和靶點相似核矩陣集合為訓練數據訓練模型以優化所述的目標函數；所述藥物相似核矩陣集合包含待測藥物，靶點相似核矩陣集合包含待測靶點；訓練結束后，模型輸出包含待測藥物與待測靶點交互置信度的預測交互矩陣。本方案模型利用多核學習、多視角信息融合以及集成學習策略，結合魯棒損失函數，通過訓練在藥物?靶點相互作用矩陣進行重建，可通過對未知藥物?靶點相互作用的預測，擴展已有的藥物靶標數據庫。

本發明授權一種基于魯棒多核集成方法的藥物靶點交互預測方法及其系統在權利要求書中公布了：1.一種基于魯棒多核集成方法的藥物靶點交互預測方法，其特征在于，該方法包括：構建目標函數，包括關于預測交互矩陣的損失函數，集成學習項和正則項；所述的損失函數包括魯棒損失函數，用于根據預測交互矩陣較于已知交互矩陣的誤差更新模型參數；所述魯棒損失函數結合了損失的精確性和損失的魯棒性；所述的集成學習項通過如下方式構建：假設數據中存在四種潛在結構：藥物數據結構、靶點數據結構、藥物-靶點對數據結構和低秩結構；分別構建四種結構的目標函數；通過加權組合四個目標函數得到對不同結構自適應融合的集成學習項；以已知交互矩陣、藥物相似核矩陣集合和靶點相似核矩陣集合為訓練數據訓練模型以優化所述的目標函數；所述藥物相似核矩陣集合包含待測藥物，靶點相似核矩陣集合包含待測靶點，藥物相似核矩陣集合和靶點相似核矩陣集合通過多種核函數基于已知交互矩陣獲得，所述的多種核函數包括高斯相似核、余弦相似核和相關系數核；每一項藥物相似核矩陣還包括藥物副作用相似性數據，藥物化學結構相似性數據、亞結構相似性數據；每一項靶點相似核矩陣還包括蛋白質序列相似性數據，蛋白質-蛋白質相互作用數據，基因本體功能注釋數據；所述的藥物相似核矩陣集合為： （4）第一項至第三項分別通過高斯相似核，余弦相似核，相關系數核根據已知交互矩陣計算而得；第四項至第六項分別為藥物副作用相似性，藥物化學結構相似性、亞結構相似性；靶點相似核矩陣集合為： （5）第一項至第三項分別通過高斯相似核，余弦相似核，相關系數核根據已知交互矩陣計算而得；第四項至第六項分別為蛋白質序列相似性，蛋白質-蛋白質相互作用，基因本體功能注釋；訓練結束后，模型輸出包含待測藥物與待測靶點交互置信度的預測交互矩陣；四種結構的目標函數分別為： ，藥物數據結構目標函數； ，靶點數據結構目標函數； ，藥物-靶點對數據結構目標函數； ，低秩結構目標函數； 分別表示藥物數據、靶點數據、藥物-靶點對數據、低秩矩陣的參數，通過訓練更新； 是預測交互矩陣，F是Frobenius范數；通過加權組合四個目標函數得到的集成學習項如下： （15） 分別為四個目標函數的加權項，通過訓練更新。

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電子科技大學長三角研究院(衢州)，其通訊地址為：324003 浙江省衢州市柯城區成電路1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”。