基于决策模板预测药物靶蛋白相互作用关系的方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于决策模板预测药物‑靶蛋白相互作用关系的方法和系统，通过提出两种新的靶蛋白相似性度量策略，即基于GO本体注释和基于pathway通路功能映射的相似性度量，结合已有的药物化合物分子结构相似性，药物ATC注释相似性，以及靶蛋白序列相似性和功能相似性，构成多种相似性特征组合，同时基于相似药物较容易与相似靶蛋白作用的假定，分别采用KNN分类算法预测药物‑靶蛋白作用关系；本发明提出基于决策模板融合的策略，将基于多种相似性度量的分类器预测结果进行决策级融合，同时结合超靶蛋白组和超药物组的概念，有效解决了已知的药物和靶蛋白作用关系比较稀疏的问题，提高了预测精度，可用于实现新药物的靶蛋白预测或新靶蛋白的药物预测。