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龍圖騰網(wǎng)恭喜青島大學(xué)申請的專利基于局部-全局特征融合的蛋白質(zhì)相互作用位點預(yù)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：CN119964639B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-13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：202510437638.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B20/30；該發(fā)明授權(quán)基于局部-全局特征融合的蛋白質(zhì)相互作用位點預(yù)測方法是由魏志強(qiáng);李臻;張志鑫設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于局部-全局特征融合的蛋白質(zhì)相互作用位點預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于局部?全局特征融合的蛋白質(zhì)相互作用位點預(yù)測方法，涉及蛋白質(zhì)位點預(yù)測領(lǐng)域，具體包括如下步驟：提取蛋白質(zhì)特征，包括：蛋白質(zhì)節(jié)點特征和蛋白質(zhì)邊特征；根據(jù)提取的蛋白質(zhì)特征，構(gòu)建蛋白質(zhì)圖結(jié)構(gòu)；將蛋白質(zhì)圖結(jié)構(gòu)輸入到圖注意力網(wǎng)絡(luò)GAT中進(jìn)行進(jìn)一步特征提取，獲得多尺度特征和融合特征；通過對比損失捕捉多尺度特征和融合特征的相似性，將多尺度特征和融合特征輸入到基于Transformer的注意力特征融合模塊，最終輸入多層感知機(jī)MLP進(jìn)行分類預(yù)測。本發(fā)明的技術(shù)方案克服現(xiàn)有技術(shù)中不能有效結(jié)合全局信息與局部信息進(jìn)行蛋白質(zhì)相互作用位點預(yù)測的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于局部-全局特征融合的蛋白質(zhì)相互作用位點預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于局部-全局特征融合的蛋白質(zhì)相互作用位點預(yù)測方法，其特征在于，具體包括如下步驟： S1，提取蛋白質(zhì)特征，包括：蛋白質(zhì)節(jié)點特征和蛋白質(zhì)邊特征； S2，根據(jù)提取的蛋白質(zhì)特征，構(gòu)建蛋白質(zhì)圖結(jié)構(gòu)； S3，將蛋白質(zhì)圖結(jié)構(gòu)輸入到圖注意力網(wǎng)絡(luò)GAT中進(jìn)行進(jìn)一步特征提取，獲得多尺度特征和融合特征； S4，通過對比損失捕捉多尺度特征和融合特征的相似性，將多尺度特征和融合特征輸入到基于Transformer的注意力特征融合模塊，最終輸入多層感知機(jī)MLP進(jìn)行分類預(yù)測； 步驟S2具體包括如下步驟： S2.1，蛋白質(zhì)圖結(jié)構(gòu)包括：局部圖和全局圖，局部圖和全局圖的鄰接矩陣構(gòu)建分別如式（3）和（4）所示： （3）； （4）； 其中，，代表殘基間的空間距離，和分別為節(jié)點和的主鏈碳原子坐標(biāo)，為局部圖的鄰接矩陣，為全局圖的鄰接矩陣，和代表閾值； S2.2，將局部圖和全局圖信息融合： （5）； 其中，為融合圖的鄰接矩陣。

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)人青島大學(xué)，其通訊地址為：266071 山東省青島市市南區(qū)寧夏路308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)”。