[发明专利]基于矩阵补全的药物靶点预测方法及系统在审
| 申请号： | 202210138174.9 | 申请日： | 2022-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN114530197A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 周雪忠;王宁;夏佳楠 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 邹芳德 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于矩阵补全的药物靶点预测方法及系统，属于生物医药技术领域，通过图卷积网络学习药物和靶点的低维特征向量，结合图卷积网络中每个药物节点或靶点节点的拓扑性质和邻域信息，捕捉非线性相互作用；利用矩阵补全的方法对学习到的药物特征和靶点特征进行关系预测，得到靶点预测结果。本发明基于图神经网络方法有效融合网络结构和节点属性信息，通过对局部表示应用多层聚合捕获更高阶的节点特征信息；进一步基于矩阵补全的方法学习原始特征隐含的抽象信息；最后将网络中中药和靶点的特征表示学习和后续的靶点预测任务结合，通过后者进一步优化特征表示，构建端到端的预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 矩阵 药物 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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