[发明专利]药物不良反应挖掘方法和系统在审
申请号: | 201610350019.8 | 申请日: | 2016-05-24 |
公开(公告)号: | CN106055879A | 公开(公告)日: | 2016-10-26 |
发明(设计)人: | 黄亦谦 | 申请(专利权)人: | 北京千安哲信息技术有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 北京金信知识产权代理有限公司 11225 | 代理人: | 黄威;喻嵘 |
地址: | 100026 北京市朝*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种药物不良反应挖掘方法和系统,所述方法通过构建药物拓扑相似性矩阵和不良反应拓扑相似性矩阵,根据药物拓扑相似性矩阵和不良反应拓扑相似性矩阵,计算药物与不良反应组合的全局相关度向量,根据全局相关度向量的相似性,计算所有所述药物与不良反应组合的特征向量,再利用局部全局一致性学习算法,将已知的药物与不良反应组合的所述特征向量和与其相似度大于预设值的药物与不良反应组合的所述特征向量进行分类,以确定所述未知的药物与不良反应的组合是否存在对应关系,从而降低了临床用药不良反应发生风险。 | ||
搜索关键词: | 药物 不良反应 挖掘 方法 系统 | ||
【主权项】:
一种药物不良反应挖掘方法,其特征在于,包括:S1,根据药物数据,基于药物之间的拓扑相似性构建药物拓扑相似性矩阵;其中,所述药物数据由药物不良反应报告中获取;S2,根据不良反应数据,基于不良反应数据之间的拓扑相似性构建不良反应拓扑相似性矩阵;其中,所述不良反应数据由所述药物不良反应报告中获取;S3,根据所述药物拓扑相似性矩阵和不良反应拓扑相似性矩阵,基于图的相关度计算药物与不良反应组合的全局相关度向量,其中,所述药物与不良反应组合包括已知的药物与不良反应组合和未知的药物与不良反应组合;S4,根据所有所述药物与不良反应组合的全局相关度向量与所述已知的药物与不良反应组合的全局相关度向量的相似性,计算所有所述药物与不良反应组合的特征向量;S5,利用局部全局一致性学习算法,将已知的药物与不良反应组合的所述特征向量和与其相似度大于预设值的药物与不良反应组合的所述特征向量进行分类,以确定所述未知的药物与不良反应的组合是否存在对应关系。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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