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公开(公告)号：CN119181417A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411041107.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 北京交通大学
IPC: G16B15/30 , G16B30/00 , G16B40/00 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于药物元学习的药物靶点预测方法及系统，属于基于深度学习的药物靶点预测技术领域，获取待预测的药物化学分子式信息和靶点蛋白的氨基酸序列信息；利用预先训练好的药物靶点预测模型对获取的待预测的药物分子式和靶点蛋白的氨基酸序列进行处理，得到所述待预测的药物与靶点的是否存在关系的结构。本发明基于药物元学习的药物靶点预测算法，利用元学习的跨任务学习技术，通过药靶元任务划分和药物元学习，建立药靶预测元学习框架，提升了小样本场景下的药靶预测精度。
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公开(公告)号：CN114121166A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111399438.8
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于复杂网络的感认知行为与人体分子网络关联方法。该方法包括：构建感知与认知行为表型相关的分子网络；构建神经、免疫、内分泌和微生态相关的分子网络；基于构建的分子网络利用网络平均最短路径长度和网络相关性指标，分别评估感知认知相关表型与神经、免疫、内分泌和微生态在整个蛋白相互作用网络上的分子网络关联性。本发明通过构建感知与认知行为表型相关的分子网络，构建了神经、免疫、内分泌和微生态系统相关的分子网络，可以有效地评估感认知行为与神经、免疫、内分泌和微生态系统的分子网络关联性，构建出其分子关联机制的数据库。
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公开(公告)号：CN114121166B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111399438.8
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于复杂网络的感认知行为与人体分子网络关联方法。该方法包括：构建感知与认知行为表型相关的分子网络；构建神经、免疫、内分泌和微生态相关的分子网络；基于构建的分子网络利用网络平均最短路径长度和网络相关性指标，分别评估感知认知相关表型与神经、免疫、内分泌和微生态在整个蛋白相互作用网络上的分子网络关联性。本发明通过构建感知与认知行为表型相关的分子网络，构建了神经、免疫、内分泌和微生态系统相关的分子网络，可以有效地评估感认知行为与神经、免疫、内分泌和微生态系统的分子网络关联性，构建出其分子关联机制的数据库。
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