一种基于弗洛伊德算法网络的药物与靶点作用预测方法

本发明属于生物信息学领域，具体涉及一种基于弗洛伊德算法网络的药物与靶点作用预测方法，融合了弗洛伊德算法、深度学习、柯尔莫哥洛夫‑阿诺德网络，注意力机制等技术手段。该方法首先对药物分子图与蛋白质图进行预处理，利用摩根指纹算法提取分子结构特征，引入进化尺度建模框架的第二代蛋白质序列预训练模型提取蛋白质语义特征。然后，将药物和蛋白质的嵌入特征分别输入到由弗洛伊德算法构建的并行柯尔莫哥洛夫‑阿诺德网络中进行特征映射，并引入联合注意力机制以建模药物原子与蛋白残基之间的高维交互关系。实验结果表明，本发明的方法在药物‑靶点亲和度预测任务中具有较高的准确性和泛化能力。

《一种基于弗洛伊德算法网络的药物与靶点作用预测方法》是一发明专利，专利号为 2025108583020，当前法律状态为已下证，由鲁东大学提出申请，发明人为李锦龙;周树森;刘通;柳婵娟;王庆军;臧睦君，申请日期为2025-06-25，公开（公告）日期为2025-08-29，国际专利分类号（IPC）为 G16B 15/30 (2019.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：生物、信息技术、药物靶点、分子预测、弗洛伊德算法、药物筛选、分子对接、药物研发。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，具体涉及一种基于弗洛伊德算法网络的药物与靶点作用预测方法，融合了弗洛伊德算法、深度学习、柯尔莫哥洛夫‑阿诺德网络，注意力机制等技术手段。该方法首先对药物分子图与蛋白质图进行预处理，利用摩根指纹算法提取分子结构特征，引入进化尺度建模框架的第二代蛋白质序列预训练模型提取蛋白质语义特征。然后，将药物和蛋白质的嵌入特征分别输入到由弗洛伊德算法构建的并行柯尔莫哥洛夫‑阿诺德网络中进行特征映射，并引入联合注意力机制以建模药物原子与蛋白残基之间的高维交互关系。实验结果表明，本发明的方法在药物‑靶点亲和度预测任务中具有较高的准确性和泛化能力。

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