简介： 本发明提供一种药物在ATC系统解剖学层中分类的预测方法，本发明的理论基础是建立在具有相似物理化学属性的化合物有相似的生物活性，并在世界卫生组织对药品的官方分类系统-解剖学治疗学及化学分类系统ATC得到验证。本发明通过对药物分子间交互信息、相似信息，药物分子指纹相似信息的融合，通过编码模型将药物分子转换成一个数字序列，再基于支持向量机建立3883*42维矩阵，对该矩阵进行归一化，使用SVM进行预测器学习，进而分析其序列特征在ATC系统解剖学层中的类别，该方法具有准确率高、成本较低、操作简便、结果直观的特点，为旧药新用途的研究提供了一个新的方法，具有广阔的应用空间。