[发明专利]基于多层网络表示学习的药物靶标相互作用预测方法在审
| 申请号： | 202010600359.8 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111785320A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 鱼亮;尚奕帆 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16B40/00;G16B50/30 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多层网络表示学习的药物靶标相互作用预测方法，主要解决现有技术预测准确率低的问题。其方案是：从药物和蛋白质数据库中下载数据，分别构建药物和蛋白质的多层相似性网络；对这两种相似性网络分别计算其扩散状态，并分别整合各自扩散状态得到药物和蛋白质的特征向量；将已知的药物靶标相互作用数据作为监督信息，把药物和蛋白质特征向量投入到同一药物靶标空间中，使用双线性函数分别得到药物和蛋白质的投影矩阵；根据这两个投影矩阵得到药物靶标相互作用的预测得分矩阵并对其排名；把排名靠前的8对未知药物靶标对视作潜在的药物靶标相互作用。本发明提高了药物靶标相互作用的预测准确率，可用于预测药物靶标对的候选。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层 网络 表示 学习 药物 靶标 相互作用 预测 方法 | ||
【主权项】：
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