[发明专利]一种基于对抗攻击的药物分子重要节点预测方法在审
| 申请号： | 202310015688.X | 申请日： | 2023-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN116189809A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 詹滢;王贝伦;马浩轩;胡丹婷 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G16C20/50 | 分类号： | G16C20/50;G16C20/30;G16C20/70;G16C10/00;G06N3/045;G06N3/042;G06N3/094;G06F18/2415;G06F18/27 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种在抽象图拓扑结构中结合对抗性攻击分析图网络，从而能够预测药物分子的重要节点的模型构建方法，属于图神经网络和药物分子设计技术领域。该方法通过PCNC方法对分子表征向量进行特征变换，将分子表征向量与杂讯表征输入共享参数的图神经网络得到输出结果，以输出结果波动程度衡量函数VMF作为损失函数，结合对抗性攻击分析特定节点对抗杂讯表征的鲁棒性。该方法通过理论设计和实验验证，根据相关参数建立杂讯表征以输入目标模型，在对输出结果进行波动分析之后输出关键药物分子官能团预测结果，根据关键官能团分析药物分子属性，在药物分子设计的模型解释方面具有创新意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 攻击 药物 分子 重要 节点 预测 方法 | ||
【主权项】：
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