[发明专利]基于生物医学文献和领域知识数据的药物重定位预测方法在审
| 申请号： | 202010344114.3 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111554360A | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 张益嘉;于子洋;熊振康;杨宏伟;王健 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G06N3/04;G06F40/295;G06F40/30 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 隋秀文;温福雪 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于生物医学文献技术领域，具体涉及一种基于生物医学文献和领域知识数据的药物重定位预测方法。本发明基于深度学习模型和Attention机制，抽取生物医学文献中的药物重定位信息；基于异构网络模型，整合生物医学文献知识和领域数据；基于元路径模型和机器学习方法，在异构药物重定位关系网络中预测药物与疾病隐含作用关系。本发明解决了当前药物重定位预测中无法有效整合非结构化文本数据和结构化领域数据源的问题，能够充分利用生物医学文献和领域数据提升药物重定位预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生物医学 文献 领域 知识 数据 药物 定位 预测 方法 | ||
【主权项】：
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