[发明专利]一种基于深度学习多源异构网络的药物重定位方法有效
| 申请号： | 202010531562.4 | 申请日： | 2020-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN111681718B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 彭绍亮;冯潇逸;谭蔚泓;李肯立;何敏;曾湘祥;骆嘉伟;陈浩;王小奇;罗娟 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G16C20/50 | 分类号： | G16C20/50;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 国防科技大学专利服务中心 43202 | 代理人： | 王文惠 |
| 地址： | 410012 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机生物信息学领域，公开了一种基于深度学习多源异构网络的药物重定位方法。本发明包括步骤：使用随机游走方法，得到概率共生矩阵数据集；利用移位正点互信息(PPMI)矩阵方法计算数据集；利用计算所得的多源数据集对图卷积编码器模型进行训练，获得药物信息的低维嵌入表示作为变分自编码器的输入数据进行参数训练，将训练好的模型结合已知的药物疾病关联矩阵做最终的药物重定位预测。本发明避免了传统特征提取方法的局限，如：高度依赖于医护人员的经提取出有区分性的高质量特征，也往往存在一定的困难，而且准确率低，本发明借助于图卷积编码器模型和变分自编码器网络模型，实现高精度的药物重定位预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多源异构 网络 药物 定位 方法 | ||
【主权项】：
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