[发明专利]利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法有效

专利信息
申请号: 201210328796.4 申请日: 2012-09-06
公开(公告)号: CN102798704A 公开(公告)日: 2012-11-28
发明(设计)人: 杨晔宏;黄卉 申请(专利权)人: 杨晔宏;黄卉
主分类号: G01N33/15 分类号: G01N33/15
代理公司: 北京市盛峰律师事务所 11337 代理人: 赵建刚
地址: 100000 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供一种利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法,包括:S1,建立树型存储结构;S2,得到特定药物M的各组分的子网络映射图;S3,将各子网络映射图相互关联,得到总网络映射图;S4,计算x个组分的映射系数;S5,通过各个组分的映射系数值的大小预测组分在特定质量配比下可能发挥的药效作用。本发明将组分量化和图形可视化结合起来,然后通过本发明提供的公式可以计算出单一物质或多组分物质的映射系数,该映射系数通过量化多种物质的综合药效信息及其相互关联性,从而直观的分析预测优化物质的药效;并通过临床实验验证了本发明映射系数的有效性和可靠性;从而为药物研究提供了一种新思路。
搜索关键词: 利用 组分 量化 可视化 分析 预测 优化 药物 功能 方法
【主权项】:
1.一种利用组分量化和可视化分析预测优化药物功能的方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,建立树型存储结构,所述树型存储结构包括根结点、第一层子结点、第二层子结点和第三层子结点;其中,所述第一层子结点为所述根结点的直接子结点,所述第二层子结点为所述第一层子结点的直接子结点,所述第三层子结点为所述第二层子结点的直接子结点;所述第一层子结点用于存储与各种类型的疾病分类分别对应的疾病代码;所述第二层子结点用于存储与各种总药效名称分别对应的功能代码;所述总药效名称指药物与机体相互作用产生的总反应名称;所述第三层子结点用于存储各种子药效名称;所述子药效名称指药物与机体相互作用产生的子反应名称;其中,具有父子关系的第一疾病代码、第一功能代码和第一子药效名称的关系为:所述第一疾病代码代表第一疾病、所述第一功能代码代表第一总药效;所述第一子药效名称代表第一子药效;当患有第一疾病的机体食用指定药物后,该指定药物与机体作用后产生第一子药效,第一子药效属于第一总药效更细化的药效;而第一子药效为治疗第一疾病的途径和环节;S2,特定药物M的组分名称为集合PAll={P1,P2,...Pn};其中,n≥1;各组分在特定药物M中的对应质量分数为集合KAll={K1,K2,...Kn};当接收到任意的包含x个组分的组分名称集合P={P1,P2,...Px}以及对应的质量分数集合K={K1,K2,...Kx}时,其中,x≤n,对该集合P中的每一个组分Pi,均执行以下操作,得到子网络映射图集合W={W1,W2,...Wi,...Wx};根据已有药物与药效关系的信息,构建与该组分Pi相关的一个以上指定子药效名称;再以各个指定子药效名称为关键词,根据S1得到的所述树型存储结构,获得子网络映射图Wi,所述子网络映射图Wi是以组分Pi为根结点的三层树状分散图,从内向外包括第一层结点、第二层结点和第三层结点;第三层结点即为所述各个指定子药效名称;第三层结点在所述树型存储结构中具有父子关系的第二层子结点即为第二层结点;第二层结点在所述树型存储结构中具有父子关系的第一层子结点即为第一层结点;S3,将子网络映射图集合W={W1,W2,...Wi,...Wx}中的x个子网络映射图相互关联,处于同一层结点中的各个组分对应的相同结点合并,得到总网络映射图;其中,同一层结点中合并后的结点称为共享结点;S4,根据下列公式计算所述x个组分的映射系数MC;MC=(Σi=1xkiΣj=1yiCjilog2Gji)·]]>exp(Σi=1x·(x-1)2L(Di)·FiΣi=1xyiBi)·]]>log10(Σa,b{1,2,...,x}(ka+kb)(Σh=14(rahrbh)+Σh=16(tahtbh))Σh=112(qahqbh))]]>其中,所述集合P中的所述组分Pi在其对应的子网络映射图Wi上共有yi个第一层结点,构成的集合为对该DCi集合中的每个第一层结点直接连接的第二层结点总数为yi个第一层结点分别直接连接的第二层结点总数构成集合每个第一层结点上间接连接的第三层结点总数为yi个第一层结点分别间接连接的第三层结点总数构成集合其中j=(1,2,...,yi)。在集合P={P1,P2,...Px}中,任选2个不同组分的所有可能组合,构成集合PC={(P1,P2),(P1,P3),...,(Px-1,Px)},其中集合PC中元素总数为:Cx2=x·(x-1)2;]]>对于集合PC中的每个元素,对应两个组分:组分Pi和组分Pj,其中i,j=(1,2,...,x)且i≠j,组分Pi和组分Pj在总网络映射图中共享的第一层结点所组成的集合为Ds,L(Ds)表示Ds中的结点总数,其中则集合PC中所有元素对应的Ds组成的集合为:D={D1,D2,...,Dx·(x-1)2};]]>对集合D中的每个元素Ds分别执行以下操作,得到集合:F={F1,F2,...,Fx·(x-1)2};]]>集合F中任一元素Fi为Ei与Ej的和,其中,Ds中的任一元素为组分Pi和组分Pj在总网络映射图中共享的第一层结点,Ei为组分Pi在子网络映射图Wi中的直接子结点总数,Ej为组分Pj在子网络映射图Wj中的直接子结点总数;yi表示组分Pi在子映射网络Wi上的第一层结点总数,Bi表示组分Pi在子映射网络Wi上的第二层结点总数;定义组分集合P={P1,P2,...Px}对应的特征向量集合β={β1、β2,...βx};其中,特征向量集合β中各特征向量与组分名称集合Px中各组分分别对应;对于集合β中任意一个βi,x≥i≥1;定义βi=(Ri、Ti、Qi);其中,Ri代表组分Pi的四气特征向量,Ri=(ri1、ri2、ri3、ri4),其中,ri1、ri2、ri3、ri4分别代表组分Pi的温、热、寒、凉四气属性;根据组分Pi的四气属性的程度分别向ri1、ri2、ri3、ri4赋值0或1或2;Ti代表组分Pi的五味和毒性特征向量,Ti=(ti1、ti2、ti3、ti4、ti5、ti6)其中,ti1、ti2、ti3、ti4、ti5、ti6分别代表组分Pi的辛、甘、酸、苦、咸、毒性六种属性,根据组分Pi的五味和毒性的程度分别向ti1、ti2、ti3、ti4、ti5、ti6赋值0或1或2;Qi代表组分Pi的归经特征向量,Qi=(qi1、qi2、qi3、qi4、qi5、qi6、qi7、qi8、qi9、qi10、qi11、qi12),其中,qi1、qi2、qi3、qi4、qi5、qi6、qi7、qi8、qi9、qi10、qi11、qi12分别代表组分Pi的肺、膀胱、脾、大肠、胃、小肠、肝、心包、心、肾、胆、三焦十二种归经,并向这12种归经分别赋值0或1;S5,通过S4计算得到的所述x个组分的映射系数MC值的大小预测该x组分在特定质量配比下可能发挥的药效作用。
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