一种基于复杂网络的药物疗效筛选方法

摘要

本发明公开了一种基于复杂网络的药物疗效筛选方法。本发明步骤如下：步骤1、数据采集与数据处理；步骤2、药物疗效计算；步骤3、基于网络的药物与疾病之间的接近度计算；步骤4、结果展示与评测。本发明将收集到的近36万对基因关系数据，采用node2vec机器学习方法进行网络结构特征提取，进而准确高效地计算出节点间的相似度。利用得出的相似度，再计算出所有药物治疗每一种疾病的可能性。本发明实现了所有药物对某种疾病的一个疗效预测，解决了现有方法的数据不够充分，结果准确率低，计算效率低下等问题。