[发明专利]一种基于药物子结构、分子字符描述信息的药物靶标关系预测方法

摘要

本发明公开了一种基于药物子结构、分子字符描述信息的药物靶标关系预测方法，首先通过数据库获取药物子结构信息、分子字符描述信息和已知的药物靶标关系，然后根据这些药物子结构、药物分子字符描述信息和已知的药物靶标关系、单独构建药物之间的相似性矩阵，再将构建的各个相似性矩阵依照权重集成为最终的药物相似性矩阵；最后基于相似的药物靶向的靶标也相似的特点对药物的靶标关系进行预测。本发明只需要根据药物分子字符描述信息、子结构信息来构建相似性，不依赖于靶标的序列等信息，并能够对全新的药物化合物进行靶标关系预测，避免了生物化学实验所消耗的大量人力物力。实验结果表明，该方法能够较准确的预测药物靶标关系。

主权项

1.一种基于药物子结构、分子字符描述信息的药物靶标关系预测方法,其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据所有药物的各种子结构信息构建药物子结构相似性矩阵SSubSim；步骤2：根据所有药物的分子字符描述信息构建药物分子字符描述信息相似性矩阵SSmiSim；步骤3：判断需要预测的药物是否有已知的药物靶标关系；如果需要预测的是有已知的药物靶标关系的药物，则根据药物已知的药物靶标关系构建药物靶标关系相似性矩阵SDTISim；如果需要预测的是没有已知的药物靶标关系的药物，则不构建药物靶标关系相似性矩阵SDTISim；步骤4：将上述构建的各种药物相似性矩阵集成为最终的药物相似性矩阵SSim；步骤5：根据与需要预测的药物相似的其他药物已知的药物靶标关系，计算需要预测的药物和靶标之间的关系分数；对分数进行排名，如果分数排名越高，该药物靶标对存在关系的可能性越大。