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龙图腾网恭喜山东师范大学申请的专利基于图神经网络块结构与多头注意力机制融合的药物分子筛选方法及系统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：CN115938505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211374345.4，技术领域涉及：G16C20/64；该发明授权基于图神经网络块结构与多头注意力机制融合的药物分子筛选方法及系统是由王晶晶;赵文瀚;李鸿祯设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络块结构与多头注意力机制融合的药物分子筛选方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图神经网络块结构与多头注意力机制融合的药物分子筛选方法及系统，属于生化信息技术领域。方法包括以下步骤：分子图经过消息传递块进行处理，消息传递块是由I个残差块组成，每个残差块都是基于块的图神经网络；通过节点环境混合模块进行信息处理，求取原子b周围化学环境的隐藏信息，采取类似消息传递块中的多头注意力与残差块相结合的方式来获取目标信息；通过化学指纹读出部分获得化学指纹，得到用于分子性质预测的分子指纹。本发明得到了更好的分子性质预测结果，提供了一种具有明显优势药物筛选方法。

本发明授权基于图神经网络块结构与多头注意力机制融合的药物分子筛选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络块结构与多头注意力机制融合的药物分子筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.分子图经过消息传递块进行处理，消息传递块是由I个残差块组成，每个残差块都是基于块的图神经网络，基于块的图神经网络的整体架构分别由定向键消息传递部分、前馈神经网络和edge-levelbatchnormal层组成；在定向键消息传递过程中，将由原子a指向原子b的初始隐藏状态和第l次迭代后原子a指向原子b的隐藏状态作为多头注意力机制的输入，求得，最终经L次迭代后获得化学键ab代表的隐藏消息；相关公式如下：a.查询矩阵Q，键矩阵K和价值矩阵V是通过学习矩阵处理后得到，缩放点乘法的查询向量和键向量被用作处理由化学键ca指向化学键ab的注意力机制的输入值；b.采用softmax函数处理本部分所含化学键代表的注意力分数；c.将所有的价值向量进行权重加和，加和结果用作化学键ab向下一步传递的消息，得到第n个注意力头的输出值；第n个注意力头的输出值的计算方式如下： ，其中，，，，，；把全部的注意力头的输出进行串联，对串联结果进行处理获得： ，其中，，，；获得后，进行过渡处理，这一部分由前馈神经网络、边级批次归一化层和激活函数组成通过这一部分求取每个化学键的隐藏信息的残差信息，，代表边水平批次归一化操作；获得后，采用跳跃连接得到，公式如下：，作为输入进入下一个残差块中,经过I个残差块处理过后，得到最终的输出经化学键ab的隐藏特征向量；S2.通过节点环境混合模块进行信息处理，求取原子b周围化学环境的隐藏信息，采取类似消息传递块中的多头注意力与残差块相结合的方式来获取目标信息；S3.通过化学指纹读出部分获得化学指纹，得到用于分子性质预测的分子指纹：S31.融合了原子的坐标信息参与原子的特征表达；S32.采用transformer结构聚合每个原子周围化学环境的隐藏信息即分子指纹。

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