[发明专利]基于非负张量分解的药物-药物相互作用预测方法及系统有效
| 申请号： | 201910513355.3 | 申请日： | 2019-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN110223786B | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 于会;毛奎涛;陈芦园;王星南;张洁;杨海泽 | 申请（专利权）人： | 重庆亿创西北工业技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G16H70/40 | 分类号： | G16H70/40;G16H50/70 |
| 代理公司： | 北京艾皮专利代理有限公司 11777 | 代理人： | 杨克 |
| 地址： | 402260 重庆市*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非负张量分解的药物‑药物相互作用预测方法及系统，属于计算机辅助药物研究技术领域。该预测方法包括以下步骤：获取药理类型药物‑药物相互作用的网络数据、药物特征以及新药物特征；利用基于核函数的主成分分析方法对药物特征和新药物特征进行降维；通过非负张量分解方法构建训练模型，得到药物的潜在空间特征；根据降维后的新药物特征以及药物的潜在空间特征，得到新药物的潜在空间特征，并通过非负张量分解方法构建预测模型，得到新药物潜在的药理类型药物‑药物相互作用的预测得分。本发明提供的预测方法的整个过程快速简捷便利，其消耗较少的时间便可达到很好的预测效果，能够适用不同规模的社交网络和生物信息网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 张量 分解 药物 相互作用 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于非负张量分解的药物‑药物相互作用预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取药理类型药物‑药物相互作用的网络数据、药物特征以及新药物特征；利用基于核函数的主成分分析方法对药物特征和新药物特征进行降维；根据药理类型药物‑药物相互作用的网络数据以及降维后的药物特征，通过非负张量分解方法构建训练模型，得到药物的潜在空间特征；根据降维后的新药物特征以及药物的潜在空间特征，得到新药物的潜在空间特征，并通过非负张量分解方法构建预测模型，得到新药物潜在的药理类型药物‑药物相互作用的预测得分。
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