一种基于多重相似性网络游走的药物靶标预测方法

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摘要

本发明涉及一种基于多重相似性网络游走的药物靶标预测方法，包括以下步骤：S1.从相关数据库中获取药物与药物、靶标与靶标、药物与疾病、靶标与疾病、药物与副作用之间的相互作用关系，并构建成对应的邻接矩阵；S2.通过计算邻接矩阵中各个节点之间的杰卡德相似度,从而构建出各个邻接矩阵对应的相似性网络；S3.使用node2vec方法对各个相似性网络进行游走和训练，生成对应的网络特征向量；S4.将S3得到的各个网络的特征向量进行拼接，得到药物和靶标的多重网络的组合特征向量；S5.根据现有的药物靶标关系，得到药物靶标对的正样本，同时随机组合生成与正样本等量的负样本，将S4得到的药物特征向量和靶标特征向量，按照正负样本的组合情况进行拼接，从而得到药物靶标对的最终特征向量；S6.用随机森林算法对S5中的正负样本进行训练以及十折交叉检验和分

基本信息

专利标题：

一种基于多重相似性网络游走的药物靶标预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN108520166A

申请号：

CN201810253951.8

公开（公告）日：

2018-09-11

申请日：

2018-03-26

授权号：

CN108520166B

授权日：

2022-04-08

发明人：

石越常会友

申请人：

中山大学

申请人地址：

广东省广州市海珠区新港西路135号

代理机构：

广州粤高专利商标代理有限公司

代理人：

林丽明

优先权：

CN201810253951.8

主分类号：

G06F19/00

IPC分类号：

G06F19/00 G06K9/62