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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利模型训练、药物筛选和亲和力预测的方法与装置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：CN114333986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111039673.4，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权模型训练、药物筛选和亲和力预测的方法与装置是由黎浩添;刘伟;黄俊洲设计研发完成，并于2021-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练、药物筛选和亲和力预测的方法与装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种模型训练、药物筛选和亲和力预测的方法与装置。本申请实施例提供一种预测小分子化合物与蛋白质之间亲和力的方法，其包括：基于复合物的三维构象确定接入区域，所述复合物由待分析的所述小分子化合物和所述蛋白质形成；基于所述接入区域内的原子以及化学键的特征，构建拓扑图G；基于所述拓扑图G，确定特征向量；利用经过训练的机器学习模型对所述特征向量进行处理，以获得所述化合物与所述蛋白质之间的亲和力。利用该方法可以提高小分子化合物与蛋白质之间亲和力预测的效率、可解释性、可重复性、准确度和精度。

本发明授权模型训练、药物筛选和亲和力预测的方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种预测小分子化合物与蛋白质之间亲和力的方法，其特征在于，包括： 基于复合物的三维构象确定接入区域，所述复合物由待分析的所述小分子化合物和所述蛋白质形成； 基于所述接入区域内的原子以及化学键的特征，构建拓扑图G； 基于所述拓扑图G，确定特征向量； 利用经过训练的机器学习模型对所述特征向量进行处理，以获得所述化合物与所述蛋白质之间的亲和力； 其中，所述三维构象是通过下列步骤获得的： 基于所述小分子化合物和所述蛋白质的信息，利用接入软件生成候选构象；和 利用构象评价模型，基于所述候选构象确定所述三维构象，所述构象评价模型是利用已知存在相互作用的蛋白质和小分子化合物进行训练得到的； 所述构象评价模型是通过下列步骤得到的： 基于具有共晶数据的所述小分子化合物和所述蛋白质的信息，利用所述接入软件生成多个第一构象样本； 基于所述第一构象样本与所述第一构象样本对应的共晶结构的偏差，将所述多个第一构象样本分类为正样本和负样本； 利用所述第一构象样本作为训练集，训练初步构象评价模型； 基于不具有共晶数据但已知活性数据的所述小分子化合物和所述蛋白质的信息，利用所述接入软件生成多个预测构象样本； 利用所述初步构象评价模型，对所述多个预测构象样本进行评价，以便选择包括正样本和负样本的第二构象样本； 利用所述第一构象样本和所述第二构象样本，对所述初步构象评价模型进行优化，以便获得所述构象评价模型。

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