[发明专利] 一种基于空间相似性约束和非负矩阵分解的药物重定位方法和系统 – CN114093527A 全文链接一   全文链接二

 
基本信息
申请号
 CN202111453599.0
申请日
 20211201
公开（公告）号
 CN114093527A
公开（公告）日
 20220225
申请（专利权）人
 中国科学院新疆理化技术研究所
申请人地址
830011 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市北京南路40号附1号
发明人
 苏小芮;胡伦;周喜;蒋同海;赵博伟 专利类型 发明专利
摘要
 本发明提出了一种基于空间相似性约束和非负矩阵分解的药物重定位方法和系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、模型构建模块、模型求解模块、网络表示学习模块以及潜在药物预测模块，充分利用药物和病毒自身的属性信息以及高维空间中药物和病毒的关联关系，包括药物分子指纹图、病毒核酸序列信息以及网络拓扑特征，有效地解决在网络中由于引入新病毒节点所产生的行为信息缺失冷启动问题，准确地预测网络中分子的关联关系，为新病毒提供可靠的药物候选集合。本发明可以有效解决药物重定位问题，为新病毒提供潜在可用于治疗的药物筛选。
主权项
 1.一种基于空间相似性约束和非负矩阵分解的药物重定位方法，其特征在于按下列步骤进行：a、从药物分子数据库以及病毒序列数据库中下载相关药物与病毒关联关系数据；b、对接收到的数据应用统计学知识和信息学理论，计算相似度并生成药物相似度矩阵、病毒相似度矩阵以及药物‑病毒关联关系相似度矩阵；c、将步骤b相关相似度矩阵，基于空间相似性约束构建药物、病毒隐向量的非负矩阵分解优化模型；d、将步骤c中得到的优化模型，通过应用拉格朗日乘子法，对优化模型进行求解，得到求解参数；e、将步骤d的求解参数之后，利用图神经网络模型学习药物、病毒在药物‑病毒网络中的结构特征；最终获得节点在网络中的表示；f、根据步骤e的药物和病毒的结构特征，对药物进行打分并推荐排名前十的药物作为治疗该病毒对应疾病的药物候选集。

 

 
IPC信息
IPC主分类号
 G16H70/40

 

 
法律状态信息
法律状态公告日
 20220225
法律状态
 公开 法律状态信息
CN202111453599 20220225 公开 公开

 

 
代理信息
代理机构名称
 乌鲁木齐中科新兴专利事务所(普通合伙) 65106
代理人姓名
 张莉