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龙图腾网恭喜广州中医药大学(广州中医药研究院)申请的专利一种基于图神经网络及组学信息的药物功效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：CN114649097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210206033.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于图神经网络及组学信息的药物功效预测方法是由鲁路;邓健平;倪世豪;孙术宁;李悦;刘欣;欧阳小露设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络及组学信息的药物功效预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及药物筛选技术领域，具体公开了一种基于图神经网络及组学信息的药物功效预测方法。包括：收集统一化的转录组数据；将统一化的转录组数据转化为生物过程作为节点特征，关系表示为边，构建现有药物与生物过程的结构关系图；使用待选方法对节点特征进行向量化表示；根据结构关系图，对节点特征进行聚合更新，通过节点特征向量，比较待测化合物与现有药物之间的相似度，对待测化合物的功能进行预测、筛选。本发明则以药物转录组数据为基础着手，通过大数据处理方法整合海量的药物转录组数据并通过图神经网络提取药物特征，对现有的药物进行功能聚类。再将待预测的化合物与聚类后的现有药物对比，通过此方法对待测化合物的功能进行预测。

本发明授权一种基于图神经网络及组学信息的药物功效预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络及组学信息的药物功效预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1收集：收集现有药物转录组数据，通过基因集富集分析将转录组数据统一化，获得统一化的转录组数据；2构建结构关系图：将统一化的转录组数据转化为生物过程作为节点特征，关系表示为边，构建现有药物与生物过程的结构关系图；3节点学习表示：结合结构关系图表示学习的思想，使用待选方法对步骤2的节点特征进行向量化表示，得节点特征向量；4图神经网络：根据构建的结构关系图，对节点特征进行聚合更新，通过提取出的药物的节点特征向量，比较待测化合物与现有药物之间的相似度，以此对待测化合物的功能进行预测、筛选；收集现有药物转录组数据具体步骤：①现有药物信息的收集：首先是全面收集现有药物的信息，保证后续图神经网络的正常工作，拟在drugbank上整合药物目录；②转录组信息的挖掘：依照整合的药物目录，拟在GEO、ArrayExpress数据库进行数据检索；步骤3中待选方法包括DEEPWALK、LINE、Metapath2Vec++、GATNE；步骤4中对节点特征进行聚合更新的方法包括GAT、HAN。

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