恭喜大连海事大学崔海获国家专利权
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龙图腾网恭喜大连海事大学申请的专利基于跨视图对比学习的药物-疾病关联预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119274687B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411344031.9，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于跨视图对比学习的药物-疾病关联预测方法及系统是由崔海;付任;段镁钰;张益嘉;鲁明羽设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于跨视图对比学习的药物-疾病关联预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于跨视图对比学习的药物‑疾病关联预测方法及系统，属于生物信息学中药物发现技术领域。构建语义视图和交互视图；构建并训练药物‑疾病关联概率预测模型：整合语义视图和交互视图，获得融合后的药物向量表示和疾病向量表示，作为融合视图；利用融合后的药物、疾病向量表示输出药物‑疾病关联概率；对融合视图与语义视图进行跨视图对比学习；对融合视图与交互视图进行跨视图对比学习；通过多任务学习方式将隐含知识通过底层共享参数从对比学习迁移至药物‑疾病关联概率预测。避免采用随机扰动进行对比视图增强所造成的药物与疾病间必要的关联信息被丢弃的问题，从而提高药物‑疾病关联预测的准确度。
本发明授权基于跨视图对比学习的药物-疾病关联预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于跨视图对比学习的药物-疾病关联预测方法，其特征在于，包括：构建药物相似网络、疾病相似网络和异质生物交互网络；所述药物相似网络、疾病相似网络作为语义视图，所述异质生物交互网络作为交互视图；构建并训练药物-疾病关联概率预测模型；所述模型包括：整合语义视图和交互视图，获得融合后的药物向量表示和疾病向量表示；所述融合后的药物向量表示和疾病向量表示作为融合视图；利用融合后的药物、疾病向量表示通过预测器输出药物-疾病关联概率；所述模型训练包括：对融合视图与语义视图进行跨视图对比学习；对融合视图与交互视图进行跨视图对比学习；通过多任务学习方式将隐含知识通过底层共享参数从对比学习迁移至药物-疾病关联概率预测。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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