[发明专利]一种基于多任务学习和深度跨域的药物重定位方法及系统在审
| 申请号： | 202310344972.1 | 申请日： | 2023-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN116453618A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 欧阳乐;董东沛;金坚灵;吕劲 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G16C20/50 | 分类号： | G16C20/50;G16C20/90;G06F18/213;G06F18/22;G06F18/25;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 郑堪泳 |
| 地址： | 518054 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及计算生物学技术领域，公开了一种基于多任务学习和深度跨域的药物重定位方法及系统，包括以下步骤：S1.收集具有“靶点节点—药物节点—疾病节点”三元关系的数据；S2.将目标域和辅助域数据输入特征提取网络中进行特征提取；S3.分别对目标域和辅助域搭建两层的图注意力神经网络；S4.对增强后的深层次的目标域特征向量和辅助域特征向量进行融合；S5.设置目标域和辅助域的图注意力神经网络的损失函数，对图注意力神经网络进行多任务学习；S6.输出最终预测的药物—疾病关联矩阵，完成药物重定位。本发明解决了现有技术没有将药物—靶点相互作用的预测和药物—疾病关联预测两项任务统一的问题，且具有准确、鲁棒性强的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 深度 药物 定位 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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