[发明专利]一种基于张量神经网络的药物-药物相互作用预测方法在审
| 申请号： | 202110996665.2 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113643765A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 于会;赵时雨;施建宇;于宏;董文敏 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G16C20/10 | 分类号： | G16C20/10;G16H70/40;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 崔瑞迎 |
| 地址： | 710129 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于生物信息领域，具体涉及一种基于张量神经网络的药物‑药物相互作用(Drug‑Drug Interaction，DDI)预测方法，该方法将药物首先表示为不同的化学子结构的集合，通过构建子结构张量并建立张量神经网络模型，利用此模型求解出化学子结构‑化学子结构间的相互作用(substructure‑substructure interaction，SSI)，通过SSI来最终预测出DDI发生的概率。该方法具有可解释性高，能预测药物间相互作用的多种关系，可在冷启动条件下进行预测的特点，能有效克服以往神经网络DDI预测模型中难以解释的缺陷，有助于临床专家进行药物间相互作用反应的解释和新药物的构建。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 张量 神经网络 药物 相互作用 预测 方法 | ||
【主权项】：
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