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[发明专利]利用药物知识和句法依存关系的药物相互作用关系抽取方法-CN202111630392.6在审
发明人：张益嘉;杜伟;周晓迎;刘智 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用药物知识和句法依存关系的药物相互作用关系抽取方法，涉及自然语言处理技术领域。生物医学文献的爆炸式增长产生了大量关于药物相互作用的信息，药物实体名称大多是特定领域的名词，大多数现有模型忽略了专业领域知识和语法信息的重要性。本发明可以充分利用药物知识来获得更广泛的药物实体表示，以便模型理解药物相互作用文本语义。另一方面，句法特征对于从长而复杂的句子中抽取药物相互作用关系是有价值的，本发明可以应用句法图神经网络来有效地捕捉句子的句法信息，有效解决了药物实体复杂难以理解和药物相互作用文本过长的问题。
利用药物知识句法依存关系相互作用抽取方法

[发明专利]药物副作用关系预测方法、系统、计算机设备和存储介质-CN202010837504.4在审
发明人：曹东升;印明柱;陈翔;杨素青 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种药物副作用关系预测方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取待测关系对，待测关系对包含一待测药物和一目标副作用；基于待测药物和已知药物的药物信息、以及已知药物副作用关系，确定各种药物维度下待测关系对的第一关联得分；基于目标副作用和已知副作用的副作用信息、以及已知药物副作用关系，确定各种副作用维度下待测关系对的第二关联得分；基于待测药物、已知药物、目标副作用和已知副作用的网络连接信息、以及已知药物副作用关系，确定各种网络连接维度下待测关系对的第三关联得分；根据第一关联得分、第二关联得分以及第三关联得分，预测待测药物与目标副作用是否具有潜在关联。
药物副作用关系预测方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于知识增强的药物实体关系联合抽取方法及系统-CN202211692436.2在审
发明人：李芬;宋勃升;林轩;刘元盛;曾湘祥 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识增强的药物实体关系联合抽取方法，包括：获取药物实体相互作用关系数据集，对该药物实体相互作用关系数据集进行预处理，以得到预处理后的药物实体相互作用关系数据集，针对预处理后的药物实体相互作用关系数据集中的每个药物实体而言，获取该药物实体对应的实体描述信息和相互作用关系子图信息，对实体描述信息和相互作用关系子图信息进行预处理，以得到实体描述特征和相互作用关系子图特征，将预处理后的药物实体相互作用关系数据集及其外部知识信息，输入预训练好的实体关系联合抽取模型中，以得到最终的药物实体关系抽取结果。
一种基于知识增强药物实体关系联合抽取方法系统

[发明专利]药物实体对的相互作用关系检测模型构建方法和检测方法-CN202110224038.7在审
发明人：龚乐君;严军荣 -专利权人：三维通信股份有限公司
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本申请涉及一种药物实体对的相互作用关系检测模型构建方法、装置、电子装置和存储介质，以及药物实体对的相互作用关系检测方法、电子装置和存储介质，其中，该药物实体对的相互作用关系检测模型构建方法包括：获取原始药物文本集；确定原始药物文本集中的每个药物实体文本以及每个药物实体文本的标注信息；根据每个药物实体文本的标注信息，确定药物相关作用关系标签集；将每个药物实体文本作为输入，以及将每个药物实体文本的药物相互作用关系标签集作为输出，训练预设药物相互作用关系检测模型，直至收敛，得到训练完备的药物相互作用关系检测模型。通过本申请，解决药物间相关作用关系检测准确率低的问题，提高药物间相关作用关系检测准确率低。
药物实体相互作用关系检测模型构建方法

[发明专利]预测膜蛋白的残基间的作用关系的方法-CN201410841355.3在审
发明人：张慧玲;魏彦杰;贝振东 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2014-12-29 - 公布日： 2015-04-08 - 主分类号： G06F19/10 文献下载
摘要：提供一种预测膜蛋白的残基间的作用关系的方法。所述方法包括(A)基于膜蛋白的拓扑结构提取各残基对的特征；(B)采用支持向量机模型，基于提取的各残基对的特征来预测所述膜蛋白中的相互作用的残基对；(C)确定在步骤(B)中是否预测出相互作用的残基对；(D)当确定在步骤(B)中预测出相互作用的残基对时，输出在步骤(B)预测出的结果；(E)当确定在步骤(B)中没有预测出相互作用的残基对时，采用混合整数线性规划方法来预测所述膜蛋白中的相互作用的残基对；(F)根据所述方法，能够有效地提高预测膜蛋白的残基间的作用关系的精度、速度以及覆盖度。
预测膜蛋白残基作用关系方法

[发明专利]基于标签指导的蛋白质作用关系预测方法-CN202210828104.6在审
发明人：朱小飞;王新生 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明具体涉及基于标签指导的蛋白质作用关系预测方法，包括：获取待预测的一对待测蛋白质；将一对待测蛋白质输入经训练的预测模型中，输出对应的预测关系；首先基于待测蛋白质进行图数据增强得到多尺度的图表示；其次将多尺度的图表示输入图神经网络得到多尺度的蛋白质特征表示，并引入对比学习来消除不同尺度蛋白质特征表示的差异；然后构造自学习的标签关系图并学习标签之间的关系，得到标签特征表示；最后通过标签特征表示修正蛋白质特征表示并指导蛋白质作用关系的预测；将一对待测蛋白质的预测关系作为其蛋白质作用关系预测结果本发明能够提高蛋白质特征表示的泛化能力和预测模型的分类准确性，从而能够提高蛋白质作用关系的预测效果。
基于标签指导蛋白质作用关系预测方法

[实用新型]分子间作用力与内能关系实验器-CN99206533.X无效
发明人：韩独石 -专利权人：韩独石
申请日： 1999-03-26 - 公布日： 2000-03-08 - 主分类号： G09B23/16 文献下载
摘要：本实用新型适用于中学物理教学,提供了一种能直观演示分子间相互作用力与内能变化关系的实验仪器。
分子间作用力内能关系实验

[发明专利]一种基于作用关系网的群体智能水平计算方法及系统-CN201911070059.7有效
发明人：柴跃廷;孙骁;钱君 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于作用关系网的群体智能水平计算方法及系统，包括：S1、智能个体依次选择与行为交互智能个体间的合作程度；S2、基于所述合作程度判断智能个体间的作用关系，生成群体作用关系网；S3、基于所述群体作用关系网，计算个体的智能水平；S4、基于所述群体作用关系网、个体的智能水平计算群体智能水平。本发明基于个体间作用关系和网络结构特征，通过效能对群体智能水平进行评估，实现了对包含多种任务及行为表现的群体智能的定量计算。同时，本发明的个体作用关系由个体交互形成，满足各智能个体的实际需求。
一种基于作用关系网群体智能水平计算方法系统

[发明专利]一种药物-疾病关联关系分析系统及方法-CN201710642650.X有效
发明人：张振中;李慧;沈晨音 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开一种药物‑疾病关联关系分析系统及方法，涉及医学数据分析技术领域，以区分药物‑疾病的治疗关系，以及药物‑疾病的副作用，以准确选择药物治疗疾病。所述分析系统包括数据收集模块，被配置为收集药物信息、疾病信息和包括治疗关系和/或副作用关系的药物‑疾病关联关系信息数据；与数据收集模块连接的学习模块，被配置为根据数据收集模块所收集的数据构建药效关系模型，以利用药效关系模型分析包括治疗关系和/或副作用关系的药物‑疾病关联关系。本发明提供的药物‑疾病关联关系分析系统用于分析药物疾病的关联关系。
一种药物疾病关联关系分析系统方法

[发明专利]基于相似性的病毒-受体相互作用关系预测方法和装置-CN201911108401.8有效
发明人：王建新;严承;李洪东 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G16B35/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相似性的病毒‑受体相互作用关系预测方法和装置，所述方法首先基于已知的病毒‑受体相互作用关系数据分别构建病毒和受体的高斯核相似性矩阵；利用受体的序列信息构建受体的序列相似性矩阵；并基于受体序列相似性矩阵和高斯核相似性矩阵集成最终的受体相似性然后根据邻接信息对不存在相互作用关系的病毒和受体的相互作用关系进行初始化处理。最后利用拉普拉斯正则化最小二乘法来计算病毒‑受体对的相互作用关系分数。本发明能够对病毒‑受体相互作用关系进行有效的预测。
基于相似性病毒受体相互作用关系预测方法装置

[发明专利]基于主邻域聚合网络的药物副作用关系抽取方法及系统-CN202310316846.5在审
发明人：吴军;张伯政;来庆涵;张述睿;桑波 -专利权人：众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明涉及药物副作用关系抽取技术领域，提供了基于主邻域聚合网络的药物副作用关系抽取方法及系统，包括：提取药品说明文本中每个字符的语义特征表示，并识别出若干个药品实体，得到每个药品实体的向量化表示；基于药品实体的向量化表示，计算两两药品实体间的副作用关系连接权重，并采用主邻域聚合网络，得到每个药品实体的特征，进而得到两两药品实体间的副作用关系的类别；其中，将药品实体作为节点，两两药品实体间的副作用关系连接权重作为边，得到副作用关系图解决了邻域信息聚合的过平滑问题，有效提升了对药物副反应关系的抽取能力。
基于邻域聚合网络药物副作用关系抽取方法系统

[发明专利]质空关系变换原理及其应用方法-CN201610020496.8在审
发明人：王昌益;王耀慧;刘宝林 -专利权人：王昌益
申请日： 2016-01-13 - 公布日： 2016-06-22 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种质空关系变换原理及其应用方法，其属于物理学、力学、结构力学、材料科学、动力机械科学研究领域。一种质空关系变换原理，包括狭义质空关系变换和广义质空关系变换；所述狭义质空关系变换原理是，当物体或物质将作用量从一点传递到另一点时，作用量大小不变，作用力的大小也不变，即，物体或物质具有等量传递作用量的自然规律；所述广义质空关系变换原理是，在作用控制下由一种物质关系状态转变为另一种物质关系状态的所有自然现象；质空关系变换原理的应用方法，是将强度较小、但大面积分布的自然流体能、振动能通过人造工程汇聚到局部地点，
关系变换原理及其应用方法

[发明专利]基于关系感知网络的药物相互作用的预测方法-CN202210528156.1在审
发明人：裴佳佳 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关系感知网络的药物相互作用的预测方法，包括在多关系DDI网络中，将药物通过两个步骤得到药物的嵌入，第一步通过TransD捕获药物之间的多关系信息，并学习每个实体的嵌入关系。第二步是药物通过关系感知信息传播机制得到网络结构的嵌入。再将这两个步骤得到的药物嵌入进行串联得到最后的嵌入。将多关系嵌入和网络结构嵌入结合，使所提取的药物信息更加丰富；使用TransD模型能够捕捉药物之间的多关系信息，并学习每个实体的潜在嵌入。可有效的提升模型的性能。
基于关系感知网络药物相互作用预测方法

[发明专利]药物对相互作用关系的预测方法、设备及介质-CN202210263559.8在审
发明人：唐继军;窦明亮;郗文辉;郭菲 -专利权人：中国科学院深圳理工大学（筹）
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本申请实施例适用于生物医药技术领域，提供了一种药物对相互作用关系的预测方法、设备及介质，该方法包括：获取目标文本；目标文本中包括多种药物，每种药物在目标文本中出现至少一次；分别确定每种药物对应的综合实体表示，综合实体表示用于描述对应的药物在目标文本中的各个位置处的语义信息；针对多种药物中的任一药物对，根据药物对中的两种药物的综合实体表示确定药物对的融合实体表示；根据药物对的融合实体表示，预测药物对的相互作用关系采用上述方法可以提高对文档中每种药物对的相互作用关系的预测准确率。
药物相互作用关系预测方法设备介质

[发明专利]基于海洛因成瘾模型的大脑回路因果作用关系分析方法-CN201310108275.2有效
发明人：张毅;邱思友;刘菊;姚健亮;田捷;刘一军 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2013-03-29 - 公布日： 2013-08-07 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于海洛因成瘾模型的大脑回路因果作用关系分析方法，首先对从磁共振机器采集到的静息态数据进行预处理分析；然后采用模式分类方法得到海洛因依赖者与正常被试静息态下大脑功能的差异区域，并从中挑选出负责成瘾的区域作为感兴趣区域；最后利用Granger因果分析方法，刻画出这些存在差异的感兴趣核团之间的因果作用关系，从而寻找靶点；该大脑回路因果作用关系分析方法以静息态的成像方式，从海洛因依赖患者基本生理基线水平入手，反映了病人身体内在大脑功能活动的改变，利用Granger因果关系方法刻画差异核团之间的因果作用关系，为寻找致病靶点提供了方法学和影像学证据，具有重要的科研价值。
基于海洛因成瘾模型大脑回路因果作用关系分析方法

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