一种靶点预测方法.pdf
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请号 202010161557 .9
(22)申请日 2020 .03 .10
(71)申请人 天云融创数据科技（北京）有限公司
地址 100025 北京市朝阳区东四环中路78
号楼（百子湾12号大成国际中心）9层
9A08-9A09室
申请人 天津国际生物医药联合研究院
(72)发明人 谭可华 林建平 黄亚楼 吕慧
沈亚文
(51)Int .Cl .
G16C
20/30
(2019.01)
G16C
20/70
(2019.01)
(54)发明名称
一种靶点预测方法
(57)摘要
本发明实施例的目的在于提供一种药物-靶
点关系预测方法，旨在解决现有技术中利用机器
学习的靶点预测准确率不高，基于图模型的靶点
预测对未知药物-靶点的关系预测较差，并且预
测所需时间较长的问题。本发明提出了一种新的
药物和药物、靶点与靶点的相似性矩阵 ，并利用
相似性矩阵对药物和靶点的关系进行预测。利用
上述方法可以提升靶点预测准确率，降低靶点预
测所需时间，对新药的研制具有重要的意义。
权利要求书1页 说明书5页 附图1页
CN 113380336 A
2021.09.10
CN 113380336 A
1 .一种靶点预测方法，其特征在于，所述方法包括：利用多种药物分子系数加权求闭包
计算药物和靶点相似性，通过高斯映射将药物相似性矩阵和靶点相似性矩阵映射到非线性
空间以获取新的药物、靶点相似性矩，并利用上述的相似性矩阵进行逻辑矩阵分解，然后通
过贝叶斯优化进行参数选优，最后利用药物、靶点的相似性矩阵对预测的药物-靶点关系矩
阵进行优化获得最终的药物-靶点关系。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：利用药物或靶点分子二维结构的杰卡德相似
系数、偏好连接系数、皮尔逊相关系数、卡兹系数进行均值加权得到药物或靶点分子的关系
图，再对药物或靶点分子关系图求闭包获得最终的药物或靶点分子相似性矩阵。
3 .如权利要求1所述的方法，其特征在于，将药物相似性矩阵和靶点相似性矩阵与高斯
核函数进行卷积得到新的药物相似性矩阵和靶点相似性矩阵，利用新的药物相似性矩阵和
靶点相似性矩阵做逻辑矩阵分解，从而获得药物-靶点关系矩阵。
4 .如权利要求3所述的相似性矩阵与高斯核函数进行卷积，其特征在于，对药物相似性
矩阵和靶点相似性矩阵进行非线性映射。
5 .如权利要求3所述的逻辑矩阵分解中，在进行药物-靶点关系预测时采用贝叶斯优化
方法进行参数优化获得逻辑矩阵分解所需最优参数。
6 .如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用药物和靶点的相似矩阵的局部信息对药
物-靶点关系矩阵进行改进。所述的相似性矩阵的局部信息是指药物、靶点相似性矩阵中每
个元素的相似元素。对于药物和靶点的相似矩阵中的元素，首先寻找其所对应的药物分子
与药物分子的相似性矩阵中最为相似的N个药物分子，然后在药物-靶点的关系矩阵中查询
这N个的药物分子看是否有靶点与之相匹配，如果有，则设共有M个靶点与之匹配，其对应的
药物-靶点关系值Vi，计算所有Vi的均值AVG，则将此药物和靶点的关系值设置为原始关系
值和AVG的均值；若无靶点与之相匹配，则不改变药物和靶点的相似矩阵中此元素相应关系
值，遍历完整个药物-靶点关系矩阵，最终得到改善以后的药物-靶点关系矩阵。同理，可以
利用靶点相似性矩阵进行药物-靶点关系矩阵改善。
权 利 要 求 书
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