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一种基于局部图特征与全局关系的分子性质预测方法

Name: 一种基于局部图特征与全局关系的分子性质预测方法
Brand: 鲁东大学
SKU: 202411873944X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411873944.X 📄 发布日：2026/09/30

著录项目信息

申请日

2024-12-19

公开号

CN119339827B

公开日

2025-05-23

申请人

鲁东大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16C20_20

IPC 分类号

G16C20_20 , G16C20_30 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图神经网络分子表示学习

应用场景

药物发现, 生物医药, 新材料研发, 化学信息学, 分子设计

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摘要

本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于局部图特征与全局关系的分子性质预测方法，其中包括深度学习、对比学习、图神经网络等技术。首先，进行数据处理，准备输入数据，并构建分子图的初始表示。其次，通过局部拓扑结构特征网络提取分子图的局部特征，聚焦于分子中原子及其邻接关系的局部信息。然后，利用全局注意网络对分子图进行全局特征提取，捕捉分子间的全局依赖关系和长程交互。最后，通过特征融合将局部特征和全局特征结合，并进行最终的预测。该方法通过双分支网络架构，既能够关注分子内部局部结构的细节，又能够捕捉分子间的全局相互关系，从而为分子属性的预测提供了更加全面和精准的特征表示。

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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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当前第 / 件

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