一种用于预测药物靶标的信息处理方法及装置

    公开(公告)号:CN113539366A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202010309556.4

    申请日:2020-04-17

    摘要: 本申请公开了一种用于预测药物靶标的信息处理方法及装置,用以提升药物靶标预测的准确性。所述方法包括,获取化合物对应的化合物微扰谱;获取所述化合物所作用的目标基因对应的基因微扰谱;确定所述化合物微扰谱和所述基因微扰谱的相关程度;根据所述相关程度和预设的实验条件数据,对所述化合物能够对所述目标基因产生作用的概率进行预测。采用本申请所提供的方案,在确定化合物是否能够对目标基因产生作用的判断过程中,考虑了化合物微扰谱和基因微扰谱之间的相关性,从而提高了药物靶标预测的准确性。

    基于分子亲电矢量和扩展支持向量机的基因毒性概率预测方法

    公开(公告)号:CN101131391B

    公开(公告)日:2011-07-20

    申请号:CN200610030358.4

    申请日:2006-08-24

    摘要: 本发明涉及一种基于分子亲电矢量(MEV)和扩展支持向量机(SVM)的基因毒性概率预测方法,适用于根据有机化合物分子结构信息对该化合物进行虚拟毒性评价和筛选。首先,对输入分子结构使用基于文本的化学结构提问语言SMARTS和可编程原子分类PATTY回溯算法根据预定义规则进行原子分类;然后,根据半经验Hückel方法计算分子中每种原子类型的原子描述符(前线轨道电子密度、电子超离域度、原子π-电荷)建立描述分子的亲电性质的特征矢量MEV;最后,使用扩展的支持向量机方法(SVM)对分子的基因毒性数据和及其特征MEV进行统计学习,得到该分子基因毒性的后验概率估计。

    基于分子亲电矢量和扩展支持向量机的基因毒性概率预测方法

    公开(公告)号:CN101131391A

    公开(公告)日:2008-02-27

    申请号:CN200610030358.4

    申请日:2006-08-24

    摘要: 本发明涉及一种基于分子亲电矢量(MEV)和扩展支持向量机(SVM)的基因毒性概率预测方法,适用于根据有机化合物分子结构信息对该化合物进行虚拟毒性评价和筛选。首先,对输入分子结构使用基于文本的化学结构提问语言SMARTS和可编程原子分类PATTY回溯算法根据预定义规则进行原子分类;然后,根据半经验Hückel方法计算分子中每种原子类型的原子描述符(前线轨道电子密度、电子超离域度、原子π-电荷)建立描述分子的亲电性质的特征矢量MEV;最后,使用扩展的支持向量机方法(SVM)对分子的基因毒性数据和及其特征MEV进行统计学习,得到该分子基因毒性的后验概率估计。