一种基于图卷积和词向量的药物－靶标相互作用预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910460463.9
IPC分类号：--
申请日期：
2019-05-30
申请人：
湖南大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于图卷积和词向量的药物－靶标相互作用预测方法
申请号	CN201910460463.9	申请日期	2019-05-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-09-27	公开/公告号	CN110289050A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	暂无	IPC分类号	暂无查看分类表>
申请人	湖南大学	申请人地址	湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	湖南大学	当前权利人	湖南大学
发明人	全哲;郭燕;林轩;何楠;王梓旭
代理机构	深圳市兴科达知识产权代理有限公司	代理人	王翀;阳江军

摘要

本发明提供了一种基于图卷积和词向量的药物－靶标相互作用预测方法，从药物中提取分子指纹特征和邻接矩阵特征，然后利用图卷积训练这些特征，将一个蛋白质分子表达式3个一组切割，并用一个100维的向量表示这一组，利用CNN训练靶标的词向量特征，最后把训练好的药物和靶标结合在一起，进行最后的结果预测。本发明的有益效果如下：可以提供关于药物的更多特征，从而达到更高的准确性；利用词向量构建蛋白质特征，大大减少了构建特征的时间；可以完整保存药物分子图的有关信息，而不会损失特征；可以大大加快训练时间。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供