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一种基于对比学习自适应连边属性增强的化合物筛选方法

Name: 一种基于对比学习自适应连边属性增强的化合物筛选方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2023108699988
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310869998.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-07-14

公开号

CN116825232B

公开日

2026-01-20

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16C20_30

IPC 分类号

G16C20_30 , G16C20_70 , G06V10_74 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_088 ,

技术画像

所属领域

对比学习人工智能算法图神经网络化合物筛选对比学习

应用场景

药物研发, 新药发现, 化合物活性预测, 化学信息学, 虚拟筛选

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摘要

一种基于对比学习自适应连边属性增强的化合物筛选方法，包括以下步骤：1)获取数据并进行拓扑处理和属性处理；2)构建AE‑Learner，联合分析子图网络拓扑和原始图网络属性，为分子图赋加综合连边权重，生成增强视图；3)训练AE编码器，通过AE学习目标最大化不同的增强视图间差异；4)同一迭代过程中，训练GCL编码器，在图对比学习中通过GCL目标最大化正对间相似度；5)重复进行3和4，直到GCL目标损失趋于平稳；6)将训练好的GCL编码器应用于下游化合物筛选任务中，编码后的图级表示通过支持向量机进行图分类和性质预测。本发明提供一种显式连边学习的增强方法，结合对比学习，不仅解决了标签稀缺问题，还能补充连边重要性，提高化合物筛选性能。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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