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申请/专利权人：东北电力大学
摘要：本发明涉及生物信息学中的药物交互预测领域，尤其涉及一种基于多源药物特征的药物交互智能预测系统及其方法，该系统包括：药物信息采集与预处理模块，用于采集药物信息并进行预处理；药物特征匹配模块，基于相似度计算，将药物特征矩阵转化为相似度矩阵；药物特征信息增强模块，基于距离计算，从药物的最近邻居中学习药物之间局部结构相似性，构建相似度矩阵；药物交互预测模块，构建预测模型从药物的相似度矩阵中学习，实现药物交互预测，输出潜在的药物交互列表；本发明结构合理，性能强，预测准确率高，适用范围广。
主权项：1.一种基于多源药物特征的药物交互智能预测系统，其特征在于，包括：药物信息采集与预处理模块，用于从药物数据库中采集药物信息，分别构建包含通路、酶、靶标、化学亚结构四种特征信息的数据集X和包含药物交互信息的数据集Y，由X中四种特征信息构建四个特征矩阵，由Y中的药物交互信息构建药物交互观测矩阵；药物特征匹配模块，用于计算X的四种特征下，每两种药物之间的相似度，从而将四个特征矩阵转化为四个相似度矩阵，利用相似度矩阵确定药物之间的匹配关系，并对相似度矩阵进行迭代归一化处理；药物结构信息增强模块，基于距离计算寻找每种药物的最近邻居，再根据X中所有药物的最近邻居信息迭代更新其相似度矩阵，使其从最近邻居中学习药物之间的局部结构相似性，以增强药物相似度矩阵中所能表达的结构信息，并对相似度矩阵进行迭代归一化处理；药物交互预测模块，输入药物的相似度矩阵训练模型，获得每种特征的权重矩阵，累加四种特征矩阵与其对应的权重矩阵的乘积，得到药物交互预测矩阵，将其与药物交互观测矩阵作差，值为1的位置表示存在潜在的药物交互，输出潜在的药物交互列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 基于多源药物特征的药物交互智能预测系统及其方法
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