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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利化合物活性预测方法、网络训练方法、装置、介质及设备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：CN114334029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202111387109.1，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权化合物活性预测方法、网络训练方法、装置、介质及设备是由黄隆锴;魏颖设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本化合物活性预测方法、网络训练方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种化合物活性预测方法、网络训练方法、装置、介质及设备，可应用于人工智能、机器学习、深度神经网络、元学习、药物分析、苗头化合物发现等场景。该方法包括：获取待测化合物所对应的目标靶点蛋白；根据目标靶点蛋白对应的已测活性化合物信息，确定目标靶点蛋白的靶点特征；将靶点特征输入训练好的功能区域确定网络进行处理，以确定基础神经网络中每一层网络对应的目标功能区域，根据基础神经网络中各层网络对应的目标功能区域，确定目标靶点蛋白的活性预测模型；根据目标靶点蛋白的活性预测模型对待测化合物进行预测，以得到待测化合物对于目标靶点蛋白的活性预测结果。

本发明授权化合物活性预测方法、网络训练方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种化合物活性预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测化合物所对应的目标靶点蛋白；根据所述目标靶点蛋白对应的已测活性化合物信息，确定所述目标靶点蛋白的靶点特征；将所述靶点特征输入训练好的功能区域确定网络进行处理，以确定训练好的基础神经网络中每一层网络对应的目标功能区域，所述训练好的功能区域确定网络用于对所述目标功能区域的选定概率进行预测；根据所述训练好的基础神经网络中每一层网络对应的目标功能区域，确定所述目标靶点蛋白的活性预测模型；根据所述目标靶点蛋白的活性预测模型对所述待测化合物进行预测，以得到所述待测化合物对于所述目标靶点蛋白的活性预测结果；所述训练好的基础神经网络中每一层网络包括多个待定功能区域，所述将所述靶点特征输入训练好的功能区域确定网络进行处理，以确定基础神经网络中每一层网络对应的目标功能区域，包括：根据所述靶点特征和所述训练好的基础神经网络中的前一层网络的所有待定功能区域对应的选定概率，确定串联特征；根据所述串联特征和所述训练好的基础神经网络中的前一层网络的隐特征，确定当前层网络的隐特征；采用所述训练好的功能区域确定网络对所述当前层网络的隐特征进行处理，以从所述多个待定功能区域中确定当前层网络的所述目标功能区域。

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