[发明专利]一种基于贝叶斯归纳型矩阵补全的药物重定位预测方法在审
| 申请号： | 201910422524.2 | 申请日： | 2019-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN111951886A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 王林;石金玉 | 申请（专利权）人： | 天津科技大学 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16C20/50;G06N7/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300456 天津市天津经*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于贝叶斯归纳型矩阵补全的药物重定位预测方法，该方法具体过程是：对于药物和疾病各自不同视角下的多种相似性矩阵，分别利用相似性网络融合算法合并为唯一的药物相似性矩阵及唯一的疾病相似性矩阵，采用基于贝叶斯框架的归纳型矩阵补全算法来更新药物和疾病的投影矩阵，经过迭代更新后，利用药物和疾病的邻域信息来对新药物或新疾病的隐变量进行光滑化。根据本发明实施例的药物重定位预测，该方法能提高药物重定位预测的精确度，并且药物候选适应症的排序可以用来指导进一步的生物医学实验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 归纳 矩阵 药物 定位 预测 方法 | ||
【主权项】：
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