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龙图腾网恭喜安徽农业大学申请的专利一种可解释多关系图神经网络的药物反应预测方法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：CN119480149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202510049054.5，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种可解释多关系图神经网络的药物反应预测方法是由桂健峰;岳振宇;高羽佳;蔡梦杰;王汇颖设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可解释多关系图神经网络的药物反应预测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于人工智能领域，具体是一种可解释多关系图神经网络的药物反应预测方法，包括以下步骤：构建包含细胞系和药物节点，以及敏感性、抗性、药物相似性、细胞相似性关系类型的有向异质图；采用R‑GCN模型处理有向异质图，通过节点特征聚合更新节点表示，生成正负样本进行训练，预测潜在的细胞系与药物间的链接关系；结合原始图与预测结果生成计算图，提取待解释边邻域图，利用可优化掩码和边类型加权机制，通过最大化互信息与结构评分优化得到解释子图，从互信息和结构评分两方面对解释过程进行定义。本发明运用融入注意力机制的R‑GCN模型进行链接预测，并利用掩码和自适应加权机制得到解释子图，从多方面清晰解释预测结果的生物学机制。

本发明授权一种可解释多关系图神经网络的药物反应预测方法在权利要求书中公布了：1.一种可解释多关系图神经网络的药物反应预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取细胞系多组学数据、药物数据及药物反应三元组数据；运用DNN处理细胞学多组学数据，得到细胞系特征表示，运用GNN处理药物数据，得到药物特征表示，通过设定余弦相似度阈值生成相似性三元组，分别获得细胞系相似性三元组和药物相似性三元组；并将药物的半最大抑制浓度转化为敏感性和抗性关系，得到药物反应关系；将得到的相似性数据与药物反应关系整合，构建包含细胞系和药物节点，以及敏感性、抗性、药物相似性、细胞相似性关系类型的有向异质图；采用R-GCN模型处理有向异质图，通过节点特征聚合更新节点表示，生成正负样本进行训练，预测潜在的细胞系与药物间的链接关系；结合原始图与预测结果生成计算图，提取待解释边邻域图，利用可优化掩码和边类型加权机制，通过最大化互信息与结构评分优化得到解释子图，从互信息和结构评分两方面对解释过程进行定义；利用网络关系和已知三元组构建真实基准GT，通过计算精确率、召回率和F1分数评估解释过程的准确性，通过计算解释稳定性指标，评估解释结果的稳定性，输出经五折交叉验证后的平均评估指标。

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