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一种基于深度森林和PU学习的药物-靶标关系预测方法

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专利号 2020114232902 专利名称 一种基于深度森林和PU学习的药物-靶标关系预测方法
专利类型 发明专利 国际分类 G16B5/00(2019.01),G16B15/30(2019.01),G16B30/10(2019.01),G16B40/00(2019.01),G06F17/16(2006.01)
申请人 申请地址 412000湖南省株洲市泰山路88号
发明人 彭利红 申请日期 2020-12-08
下证状态 未知 更新时间 2025-01-10 08:12:08
专利摘要 本发明提出了一种基于深度森林和PU学习的药物‑靶标关系预测方法,包括以下步骤:S1、获取药物的结构信息、靶标的序列信息和已知的药物‑靶标关系;S2、基于药物结构信息和靶标序列信息分别构建药物之间的相似性矩阵和靶标之间的相似性矩阵;S3、采用PU学习来筛选潜在的药物‑靶标负相关关系;S4、基于相似的药物共享相似的靶标的假设,使用深度森林模型对药物‑靶标关系进行预测。本发明能够更准确的预测药物‑靶标关系,能够减少生物实验所需的时间和资源,为药物发现和药物重定位提供了研究基础。

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