[发明专利]一种基于双协同线性流形的药物关联预测方法在审
| 申请号： | 201911239229.X | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN110993121A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 谢茂强;刘嘉晖;刘帆;金旭;王琳;黄亚楼 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G16H70/40 | 分类号： | G16H70/40;G16H50/70;G06N20/00 |
| 代理公司： | 天津耀达律师事务所 12223 | 代理人： | 侯力 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于双协同线性流形的药物关联预测方法，该预测方法属于数据挖掘、生物信息领域，包括：1)根据药物间关联关系数据，构建药物‑药物节点间初始目标关联矩阵；2)根据药物靶蛋白间关联关系数据和靶蛋白间关联关系数据，构建药物‑靶蛋白和靶蛋白‑靶蛋白节点间辅助关联矩阵；3)获取初始目标关联矩阵与辅助矩阵的流形作为输入，构建双协同线性流形学习模型；4)根据一致性原则，通过迭代更新，丰富目标矩阵信息，获取评分较高的关联，认为该两种药物之间存在关联关系，完成药物关联预测任务。本发明采用流形来测量数据的相关性，并采用协作学习来充分利用网络内的一致性。可有效地提高预测的准确性，适用于药物‑药物关联预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 协同 线性 流形 药物 关联 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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