[发明专利]一种基于网络学习的通过副作用预测药物重定位方法在审
| 申请号： | 202110448039.X | 申请日： | 2021-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN113160879A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 韦嘉 | 申请（专利权）人： | 上海基绪康生物科技有限公司 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16H70/40 |
| 代理公司： | 武汉智新达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42272 | 代理人： | 杨国锋 |
| 地址： | 200000 上海市浦东新区*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于网络学习的通过副作用预测药物重定位方法，包括以下步骤：1)以0/1向量的模式为每个药物的副作用构建唯一的副作用指纹；2)使用Jaccard Index计算两两药物间相似性；3)随机在副作用数据全集中选取与药物A副作用数量相同的副作用1万次，计算药物A与药物B的相似性是否优于与随机选取的相同数量副作用的随机药物相似性，只保留两者相似性显著优于随机挑选的副作用相似性结果；4)在网络中根据相邻药物的MeSH信息预测其潜在适应症5)使用EASE评分来计算副作用网络的富集程度，为药物A的适应症位置进行等级排序。该方案选取了61种药物进行预测，能够准确预测其中41种药物的适应症，显示出了良好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 学习 通过 副作用 预测 药物 定位 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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