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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：基于多尺度药物信息生成的强负样本预测药物对相互作用的方法，涉及生物信息技术领域。为解决现有技术中，药物相互作用判断仅依赖经过实验的数据，在随机负采样选择的弱负样本上训练模型时表现出较差的鲁棒性和预测性能；受限于数据的偏态分布，大多数DDI预测方法在冷启动设置下某些相互作用类别的预测精度较差的问题，本发明提供的技术方案为：方法包括：学习药物知识图谱、药物结构和药物物理化学属性信息表示的步骤；根据所述药物多尺度信息表示，得到药物相似性矩阵，构建药物相似性网络的步骤；对所述药物相似性网络进行融合的步骤；对目标药物相互作用数据集生成强负样本的步骤。适合应用于药物与药物相互关系预测的工作中。
主权项：1.基于多尺度药物信息生成的强负样本预测药物对相互作用的模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：学习药物知识图谱、药物结构和药物物理化学属性信息表示的步骤；根据所述药物知识图谱、药物结构和药物物理化学属性信息表示，得到药物相似性矩阵的步骤；根据所述药物相似性矩阵，得到药物相似性网络的步骤；对所述药物相似性网络进行融合的步骤。
全文数据：
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百度查询： 哈尔滨工业大学 基于多尺度药物信息生成的强负样本预测药物对相互作用的方法
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