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龙图腾网获悉南开大学申请的专利正定非交换多项式滤波器的双通道药物相互作用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：CN121260529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511833878.8，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权正定非交换多项式滤波器的双通道药物相互作用预测方法是由韩明静;刘展鸿;张瀚;全雄文设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本正定非交换多项式滤波器的双通道药物相互作用预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生物信息处理和人工智能技术领域，提供一种正定非交换多项式滤波器的双通道药物相互作用预测方法，包括构建异构药物知识图谱，采用采样和随机游走策略构建异构子图；构建双通道图表示学习模型，通过语义通道获得语义嵌入药物表示，拓扑通道采用基于正定非交换多项式滤波器的频域图卷积方法获得拓扑嵌入药物表示；通过互信息对齐机制进行对齐并进行拼接融合，获得融合特征；通过MLP对融合特征进行非线性变换，通过softmax函数将预测向量映射为药物相互作用关系的概率分布。本发明弥补了传统空间域卷积在高阶语义捕捉与异构结构适应性上的局限，在保证预测精度的同时显著提升模型的计算效率与结构表达能力。

本发明授权正定非交换多项式滤波器的双通道药物相互作用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种正定非交换多项式滤波器的双通道药物相互作用预测方法，其特征在于，包括： S1：获取药物相互作用知识图谱数据，根据药物相互作用知识图谱数据构建异构药物知识图谱； S2：基于异构药物知识图谱，采用采样策略和随机游走策略为每一待预测药物对构建包含多类型节点、多关系路径的异构子图； S3：构建双通道图表示学习模型，所述双通道图表示学习模型包括语义通道和拓扑通道； S4：语义通道提取异构子图的药物分子特征和语义特征，获得语义嵌入药物表示，拓扑通道采用基于正定非交换多项式滤波器的频域图卷积方法提取异构子图的图结构特征，获得拓扑嵌入药物表示； 拓扑通道采用基于正定非交换多项式滤波器的频域图卷积方法提取异构子图的图结构特征，获得拓扑嵌入药物表示包括： S421：为异构子图中的每种关系类型构建邻接矩阵和度矩阵； S422：根据邻接矩阵和度矩阵构建稀疏拉普拉斯矩阵； S423：对异构子图中的路径，根据关系类型顺序将稀疏拉普拉斯矩阵相乘，获得路径传播算子； 对任意路径，，依照关系顺序依次相乘得到路径传播算子： 其中，为路径的传播算子，为关系的稀疏拉普拉斯矩阵，为关系的稀疏拉普拉斯矩阵，为关系的稀疏拉普拉斯矩阵， 保留不同关系顺序的非交换性； 关系为相互抑制、相互促进、产生毒性； S424：根据路径传播算子构建正定非交换多项式滤波器的频域传播函数，获得拓扑通道滤波算子的对称正定化特征，计算表达式为： 其中，为拓扑通道滤波算子的对称正定化特征，为节点的输入特征，为路径的权重参数，为矩阵的转置，为由个节点与条关系顺序连接而成的路径，通过矩阵与转置相乘确保滤波器正定； S425：对拓扑通道滤波算子的对称正定化特征进行非线性激活，获得拓扑嵌入药物表示； S5：通过互信息对齐机制将语义嵌入药物表示和拓扑嵌入药物表示对齐，将对齐后的语义嵌入药物表示和拓扑嵌入药物表示进行拼接融合，获得融合特征； S6：通过多层感知机分类器对融合特征进行非线性变换，获得药物相互作用关系的预测向量，通过softmax函数将预测向量映射为药物相互作用关系的概率分布。

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