一种基于局部图特征与全局关系的分子性质预测方法

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。

《一种基于局部图特征与全局关系的分子性质预测方法》是一发明专利，专利号为 202411873944X，当前法律状态为已下证，由鲁东大学提出申请，发明人为刘兆旗;周树森;王庆军;臧睦君;刘通;柳婵娟，申请日期为2024-12-19，公开（公告）日期为2025-05-23，国际专利分类号（IPC）为 G16C 20/20 (2019.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：生物、信息技术、分子性质预测、图特征、全局关联、分子建模、药物分子、虚拟筛选。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。专利114提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：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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