[发明专利]一种基于多重相似性网络游走的药物靶标预测方法有效
| 申请号： | 201810253951.8 | 申请日： | 2018-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN108520166B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 石越;常会友 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G16C20/50 | 分类号： | G16C20/50;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多重相似性网络游走的药物靶标预测方法，包括以下步骤：S1.从相关数据库中获取药物与药物、靶标与靶标、药物与疾病、靶标与疾病、药物与副作用之间的相互作用关系，并构建成对应的邻接矩阵；S2.通过计算邻接矩阵中各个节点之间的杰卡德相似度,从而构建出各个邻接矩阵对应的相似性网络；S3.使用node2vec方法对各个相似性网络进行游走和训练，生成对应的网络特征向量；S4.将S3得到的各个网络的特征向量进行拼接，得到药物和靶标的多重网络的组合特征向量；S5.根据现有的药物靶标关系，得到药物靶标对的正样本，同时随机组合生成与正样本等量的负样本，将S4得到的药物特征向量和靶标特征向量，按照正负样本的组合情况进行拼接，从而得到药物靶标对的最终特征向量；S6.用随机森林算法对S5中的正负样本进行训练以及十折交叉检验和分类预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多重 相似性 网络 游走 药物 靶标 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多重相似性网络游走的药物靶标预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.从相关数据库中获取药物与药物、靶标与靶标、药物与疾病、靶标与疾病、药物与副作用之间的相互作用关系，并构建成对应的邻接矩阵；S2.通过计算邻接矩阵中各个节点之间的杰卡德相似度,从而构建出各个邻接矩阵对应的相似性网络；S3.使用node2vec方法对各个相似性网络进行游走和训练，生成对应的网络特征向量；S4.将S3得到的各个网络的特征向量进行拼接，得到药物和靶标的多重网络的组合特征向量；S5.根据现有的药物靶标关系，得到药物靶标对的正样本，同时随机组合生成与正样本等量的负样本，将S4得到的药物特征向量和靶标特征向量，按照正负样本的组合情况进行拼接，从而得到药物靶标对的最终特征向量；S6.用随机森林算法对S5中的正负样本进行训练以及十折交叉检验和分类预测。
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