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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的包虫病药物组合协同预测方法、装置、设备及介质，其中方法包括：使用ResGAT网络获取药物信息特征向量，构建包虫病靶蛋白PPI网络，使用node2vec网络获取靶蛋白特征向量，聚合后作为包虫病信息特征向量；训练并构建单药MLP预测模型；利用单药MLP预测模型和Bliss组成药物组合协同预测模型，获取药物组合协同预测结果。本发明通过充分利用药物组合化学分子图和包虫病的单一药物数据信息，提高了药物组合联合筛选预测的准确性，有效解决了药物组合训练数据不足的问题，提高了样本数据有限的包虫病的药物组合筛选预测的准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的包虫病药物组合协同预测方法，其特征在于，包括：S1、建立单一药物和药物组合的阳性样本和阴性样本，获取包虫病单一药物的SMILES信息和药物组合的SMILES信息；S2、获取包虫病的靶蛋白信息，构建靶蛋白PPI网络；S3、使用ResGAT网络处理单一药物和药物组合SMILES信息，获取药物信息特征向量；S4、针对PPI网络中的靶蛋白，使用有偏随机游走的node2vec网络获得靶蛋白的特征向量；S5、通过带有注意力思想的方法来加权聚集靶蛋白特征向量作为包虫病信息特征向量；S6、使用药物信息特征向量和包虫病信息特征向量训练并构建单药MLP预测模型；S7、利用单药MLP预测模型和Bliss组成药物组合协同预测模型，获取药物组合协同预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于深度学习的包虫病药物组合协同预测方法、装置、设备及介质
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