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申请/专利权人：广州医科大学
摘要：本发明公开了一种基于癌症组学的抗癌药物知识图谱动态映射嵌入方法，将与抗癌药物敏感性和基因组学数据相关的数据矩阵通过稀疏矩阵和二分图的方法构造为知识图谱格式数据，并基于动态映射矩阵嵌入的方法进一步将其通过表示学习方法转换为低维的特征向量表示，在此基础上进行知识图谱补全，以揭示实体之间的潜在关系，并发现新的知识，以发现新的药物作用机制，实现高效的抗癌药物重定位。
主权项：1.一种基于癌症组学的抗癌药物知识图谱动态映射嵌入方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：将组学数据用稀疏矩阵进行表示；从GDSC数据库中下载数据矩阵；选择突变数据、拷贝数变异数据、DNA超甲基化数据作为基因组数据；将数据矩阵转为为稀疏矩阵；步骤2：将组学数据转换为二分图；在二分图中，节点划分为两个互不相交的集合，使得集合内的节点之间没有边相连，而集合间的节点之间则通过边相互连接；每个稀疏矩阵等价于二分图，其中节点是不同的样本或基因，而边是与所选组学相关的像差；步骤3：集成多类型图；通过在不同的二分图中关联相同的样本和相同的基因，集成一个包含两种类型的节点但多种类型的边的异构二分图；其中节点即实体是样本和基因，多类型边即关系是这些组学中不同类型的突变；步骤4：整合药物响应数据；下载药敏矩阵，包含药物与样品之间的反应对；将药敏矩阵转化为稀疏矩阵后，药敏稀疏矩阵中的已知反应对重新格式化为二分图，药物响应数据包含的样本与组学数据中的样本相同；步骤5：整合基因交互数据；引入GDSC数据库中的基因相互作用网络，其包含不同基因之间的相互作用关系；将基因交互矩阵转化为稀疏矩阵后，构建二分图；在二分图中，基因之间的边表示它们之间的相互作用关系；步骤6：构建药物响应知识图谱；通过异构二分图，构建一个药物知识图谱，其实体包括样本、基因和药物；关系包括不同类型的突变、基因相互作用和药物响应；步骤7：进行知识图谱动态映射矩阵嵌入；为每个实体和关系学习一个映射矩阵；步骤8：进行知识图谱补全；利用知识图谱中已有的事实知识预测图中实体间未知或缺失的链接。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州医科大学 基于癌症组学的抗癌药物知识图谱动态映射嵌入方法
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