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一种基于协同矩阵分解的药物靶点相互作用关系预测方法

摘要

本发明公开了一种基于协同矩阵分解的药物靶点相互作用关系预测方法,不仅考虑药物属性相似性和靶点属性相似性,同时结合药物拓扑结构相似性和靶点拓扑结构相似性,提高药物靶点相互作用关系预测准确率。包括:获取药物属性相似度和靶点属性相似度数据、药物靶点相互作用关系数据;构建药物属性特征相似度矩阵、靶点属性特征相似度矩阵、药物拓扑相似矩阵和靶点拓扑相似矩阵;对药物靶点关联矩阵进行基于图正则的协同矩阵分解,并整合药物和靶点的属性特征相似度和拓扑结构相似度信息,得到最终目标函数;用牛顿方法迭代更新得到药物和靶点的特征表示,重构药物‑靶点相互作用关系矩阵,进行药物靶点相互作用关系的预测。

著录项

  • 公开/公告号CN110957002A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN201911301346.4

  • 发明设计人 刘勇国;李杨;李巧勤;杨尚明;

    申请日2019-12-17

  • 分类号

  • 代理机构成都行之专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李朝虎

  • 地址 610000 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-12-17 07:13:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16B15/30 申请日:20191217

    实质审查的生效

  • 2020-04-03

    公开

    公开

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