[发明专利]一种基于排序学习的并行式药物-靶标相关性预测方法有效
| 申请号： | 202010439136.8 | 申请日： | 2020-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN111599403B | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 邹权;茹晓青 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16B40/30 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 代维凡 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于排序学习的并行式药物‑靶标相关性预测方法，属于生物信息学领域。该方法通过多种特征提取方法提取多种类型的相似度、相关性特征、化学空间特征、基因空间特征，继而由于多角度的特征提取会得到较高维数的特征集且样本无常规的正反例类标签，故用主成分分析法进行降维处理，然后将降维后的特征集输入排序学习算法中最终会预测输出每种查询下所涉及的药物与靶标的相关性程度。利用排序学习不再是简单的将药物与靶标的关系划分为相关或不相关，而是依据二者的相关性程度进行了排序，这样不仅有利于新药研发，还有利于药物的重定向。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 排序 学习 并行 药物 靶标 相关性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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