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公开(公告)号：CN117953997A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410137112.5
申请日：2024-02-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于癌细胞系多组学的药物反应预测方法，包括获取已知的癌细胞系数据信息、药物数据信息和对应的反应信息并预处理；计算癌细胞系的通路富集分数和药物的分子指纹并构建训练数据集；构建药物反应预测初始模型并训练得到药物反应预测模型；采用药物反应预测模型进行实际的药物反应预测。本发明还公开了一种实现所述基于癌细胞系多组学的药物反应预测方法的系统。本发明充分利用了癌细胞系的多种组学信息、通路富集信息和药物的分子指纹得到癌细胞系和药物的表征向量，从而利用双线性注意力网络得到癌细胞系和药物的融合表征并最终完成预测；因此本发明的可靠性更高，而且精确性更好。
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公开(公告)号：CN118136108A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410292588.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种肽与蛋白相互作用及相应绑定残基的预测方法，包括如获取肽‑蛋白质相互作用及对应的相互作用位点信息并构建数据集；计算肽与蛋白质的多源序列特征；构建肽残基特征、蛋白质残基特征、肽序列特征和蛋白质序列特征并映射到统一的特征维度空间得到对应的特征向量；构建肽‑蛋白质对交互图；构建肽与蛋白质相互作用及对应的绑定位点预测模型并训练；采用训练后的肽与蛋白质相互作用及对应的绑定位点预测模型进行实际的肽‑蛋白质对相互作用结果及发生相互作用的残基位点的预测。本发明还公开了一种实现所述肽与蛋白相互作用及相应绑定残基的预测方法的系统。本发明的可靠性更高，而且精确性更好。
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公开(公告)号：CN113793696B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202111084151.6
申请日：2021-09-15
Applicant: 中南大学
IPC: G16H70/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于相似性的新药副作用发生频率预测方法、系统、终端及可读存储介质，其获取药物、副作用相似性信息和已知的药物副作用发生频率信息，再生成药物相似性向量和副作用相似性向量；进而针对每种类型的药物相似性与副作用相似性生成一个交互图并通过神经网络捕获药物与副作用的交互信息；使用多层感知机分别对药物和副作用相似性向量进行编码产生药物嵌入和副作用嵌入；最后将药物嵌入、副作用嵌入和药物‑副作用交互嵌入拼接，再利用多层感知机对药物的副作用和副作用的发生频率进行预测。本发明不依赖于已知的药物副作用发生频率信息，能够对新药物的副作用发生频率进行预测，填补了当前新药副作用发生频率预测技术空缺。
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公开(公告)号：CN113793696A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111084151.6
申请日：2021-09-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似性的新药副作用发生频率预测方法、系统、终端及可读存储介质，其获取药物、副作用相似性信息和已知的药物副作用发生频率信息，再生成药物相似性向量和副作用相似性向量；进而针对每种类型的药物相似性与副作用相似性生成一个交互图并通过神经网络捕获药物与副作用的交互信息；使用多层感知机分别对药物和副作用相似性向量进行编码产生药物嵌入和副作用嵌入；最后将药物嵌入、副作用嵌入和药物‑副作用交互嵌入拼接，再利用多层感知机对药物的副作用和副作用的发生频率进行预测。本发明不依赖于已知的药物副作用发生频率信息，能够对新药物的副作用发生频率进行预测，填补了当前新药副作用发生频率预测技术空缺。
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