基于深度自编码和自适应融合的药物新用途预测方法
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基于深度自编码和自适应融合的药物新用途预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了基于深度自编码和自适应融合的药物新用途预测方法,包括:将药物化学结构数据和药物靶蛋白数据融合、降维,得到药物特征数据;利用药物特征数据,计算药物相似度,通过药物相似度计算药物‑疾病关联预测值;利用药物副作用数据,计算药物相似度,通过药物相似度计算药物‑疾病关联预测值;使用药物‑疾病关联数据计算疾病相似度,通过疾病相似度计算药物‑疾病关联预测值;分别确定计算的药物‑疾病关联预测值的权重;融合计算的药物‑疾病关联预测值,得到融合后的药物对疾病的预测值。本发明融合分别基于药物相似度、疾病相似度计算得到的药物‑疾病关联预测值,得到融合后的药物对疾病的预测值,提高了预测结果的准确度。
本发明公开了基于深度自编码和自适应融合的药物新用途预测方法,包括:将药物化学结构数据和药物靶蛋白数据融合、降维,得到药物特征数据;利用药物特征数据,计算药物相似度,通过药物相似度计算药物‑疾病关联预测值;利用药物副作用数据,计算药物相似度,通过药物相似度计算药物‑疾病关联预测值;使用药物‑疾病关联数据计算疾病相似度,通过疾病相似度计算药物‑疾病关联预测值;分别确定计算的药物‑疾病关联预测值的权重;融合计算的药物‑疾病关联预测值,得到融合后的药物对疾病的预测值。本发明融合分别基于药物相似度、疾病相似度计算得到的药物‑疾病关联预测值,得到融合后的药物对疾病的预测值,提高了预测结果的准确度。
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标签:化学分析
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