公开(公告)号：CN107545151A

公开(公告)日：2018-01-05

申请号：CN201710779874.5

申请日：2017-09-01

Applicant: 中南大学

Inventor： 王建新 ,  罗慧敏 ,  李敏 ,  刘锦 ,  卢诚谦

IPC: G06F19/16 ,  G06F19/00

Abstract: 本发明公开了一种基于低秩矩阵填充的药物重定位方法。本发明首先通过集成药物和疾病相关数据，构建了药物-疾病异构网络，矩阵中的元素包括药物对、疾病对、已知药物-疾病对和未知药物-疾病对。然后利用快速矩阵填充算法填充该矩阵，为未知药物-疾病对赋予预测值，根据所填充的预测值，为所有的药物预测新适应症。本发明简单有效，通过与其他方法比较，及在多个数据集上测试表明，该发明在药物重定位方面具有较好的预测性能。

公开(公告)号：CN105653846A

公开(公告)日：2016-06-08

申请号：CN201510991455.9

申请日：2015-12-25

Applicant: 中南大学

Inventor： 罗慧敏 ,  夏红 ,  王建新 ,  罗军伟

IPC: G06F19/00

CPC classification number: G06F19/3456

Abstract: 本发明公开了一种基于集成的相似性度量和双向随机游走的药物重定位方法，集成相似性度量方法在计算药物相似性、疾病相似性时，除了分别利用药物特性信息与疾病特性信息，还充分考虑了当前数据集中已知药物-疾病关联信息对相似性度量的作用，使得所计算的相似性值能够更好的反映药物间的相似度和疾病间的相似度。在此基础上，构建了药物-疾病异构网络，基于该异构网络，采用双向随机游走算法为所有的药物预测候选疾病。本发明简单有效，通过与其他方法比较，及在多个数据集上测试表明，该发明在药物重定位方面具有较好的预测性能。