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- [发明专利]融合疗效对比信息的药物重定位方法及系统-CN202211591715.X在审
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周雪忠;杨扩;范书悦;董鑫
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北京交通大学
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2022-12-12
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2023-04-07
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G16H70/40
- 本发明提供一种融合疗效对比信息的药物重定位方法及系统，属于临床医学药物开发技术领域，获取待查询疾病的信息，以及可治疗待查询疾病的候选药物的嵌入特征；利用预先训练好的药物适应症排序模型，对获取的疾病信息以及候选药物的嵌入特征进行处理，得到候选药物的疗效等级排序结果；其中，预先训练好的药物适应症排序模型利用训练集训练得到，训练集包括多组数据，每组数据分别包括某一种疾病的信息、可治疗该种疾病的候选药物以及标注每一个所述候选药物对于所述疾病的疗效等级的标签本发明形成面向药物重定位的药物疗效对比关系数据集，疗效对比更加全面；基于网络嵌入与排序学习、融合药物疗效对比信息进行药物重定位，提高了定位准确度。
- 融合疗效对比信息药物定位方法系统
- [发明专利]一种基于机器学习的药物重定位方法-CN202110169907.0在审
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石阳;任涛;王逸群;曲颖
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东北大学
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2021-02-04
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2021-05-25
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G16B15/30
- 本发明提供一种基于机器学习的药物重定位方法，涉及机器学习技术领域。该方法选取多种药物作为样本，并获取每种药物的适应症；再选取多种靶点蛋白数据作为药物样本特征，并利用基于机器学习的数据降维算法将药物—靶点蛋白向量进行数据降维；利用相关性分析算法，选取每种药物的多种理化特征；然后将经过降维后的药物—靶点蛋白向量特征和药物理化特征一并作为药物分子的特征，以药物的适应症作为标签，构建药物疗效数据集，建立三种梯度提升树，并使用药物疗效数据集中的数据对三种梯度提升树进行训练；融合三种提升树建立药物疗效的预测模型，并利用Kflod算法，对N药物的疗效进行多轮预测，最终预测出m种对某疾病治疗有效的药物。
- 一种基于机器学习药物定位方法
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