基于图转换网络的药物ATCCode预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金（需要二变））

本发明公开了一种基于图转换网络的药物ATC Code预测方法即DACPGTN，首先，获取与药物相关的靶标蛋白质与疾病，通过基于不同评价标准下的药物相互作用信息，得到7种药物相似性，并查找或计算与药物关联的靶标蛋白质、疾病相似性信息，将相似性信息作为特征，共同构建相应的复合特征矩阵，其次，考虑引入药物、靶标蛋白质、疾病三种实体间存在的已知关联信息，构建代表多个不同边关系的异构图，并使用图转化网络中Graph Transformer Layer，学习多个异构邻接矩阵的关联信息，从而学习到药物‑靶标蛋白质‑疾病之间的潜在多重关联图结构，最终将Graph Transformer Layer得到的关联信息图结构，与药物‑靶标蛋白质‑疾病复合特征矩阵，一起输入到端对端预测模块中进行学习，做出最终药物ATC Code预测；本发明简单有效，通过与其他方法比较，及在数据集上测试表明，该发明在药物ATC Code预测方面具有较好的性能。

《基于图转换网络的药物ATCCode预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金（需要二变））》是一发明专利，专利号为 2022100633634，当前法律状态为已下证，由河南大学提出申请，发明人为罗慧敏;索志豪;阎朝坤;张戈;王建林，申请日期为2022-01-18，公开（公告）日期为2024-11-12，国际专利分类号（IPC）为 G16H 70/40 (2018.01)，高新资质：未报高企。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。赋翼网提供从选品、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：本发明公开了一种基于图转换网络的药物ATC Code预测方法即DACPGTN，首先，获取与药物相关的靶标蛋白质与疾病，通过基于不同评价标准下的药物相互作用信息，得到7种药物相似性，并查找或计算与药物关联的靶标蛋白质、疾病相似性信息，将相似性信息作为特征，共同构建相应的复合特征矩阵，其次，考虑引入药物、靶标蛋白质、疾病三种实体间存在的已知关联信息，构建代表多个不同边关系的异构图，并使用图转化网络中Graph Transformer Layer，学习多个异构邻接矩阵的关联信息，从而学习到药物‑靶标蛋白质‑疾病之间的潜在多重关联图结构，最终将Graph Transformer Layer得到的关联信息图结构，与药物‑靶标蛋白质‑疾病复合特征矩阵，一起输入到端对端预测模块中进行学习，做出最终药物ATC Code预测；本发明简单有效，通过与其他方法比较，及在数据集上测试表明，该发明在药物ATC Code预测方面具有较好的性能。

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