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公开(公告)号：CN111383708B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010165489.3
申请日：2020-03-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于化学基因组学的小分子靶标预测算法，该算法建立的模型可用于小分子的靶标预测，其中预测模型的构建方法包括建模数据收集、数据正负集的批分、配体蛋白特征的组合、模型构建等。本发明的小分子靶标预测算法是指给定一个预测分子，通过模型得出靶标的预测排名列表，列表中排名越靠前的靶标成为真实靶标的可能性越大。该小分子靶标预测算法通过将涉及不同方面信息的多个模型合并建立一个共识模型，能够获得稳定矫健的靶标预测性能。将其应用预测小分子靶标，预测准确率高。
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公开(公告)号：CN112133367B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202010824226.9
申请日：2020-08-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请涉及一种药物与靶点间的相互作用关系预测方法及装置，所述方法包括：获取待预测药物‑靶点对，待预测药物‑靶点对包括待预测药物的药物特征，以及待预测靶点的靶点特征；根据药物特征确定待预测药物与已知药物的相似度，根据靶点特征确定待预测靶点与已知靶点的相似度；根据待预测药物与各已知药物的相似度、待预测靶点与各已知靶点的相似度，以及药物与靶点之间的已知相互作用关系，确定待预测药物‑靶点对的相互作用关系预测结果。上述方法通过药物特征、靶点特征以及已知的药物靶点之间相互作用关系来预测药物靶点之间的相互作用关系，无需提前知道靶点蛋白的结构，使得药物‑靶点关系对的预测在实际情况中更容易实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112071439A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010837504.4
申请日：2020-08-19
Applicant: 中南大学
IPC: G16H70/40
Abstract: 本申请涉及一种药物副作用关系预测方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取待测关系对，待测关系对包含一待测药物和一目标副作用；基于待测药物和已知药物的药物信息、以及已知药物副作用关系，确定各种药物维度下待测关系对的第一关联得分；基于目标副作用和已知副作用的副作用信息、以及已知药物副作用关系，确定各种副作用维度下待测关系对的第二关联得分；基于待测药物、已知药物、目标副作用和已知副作用的网络连接信息、以及已知药物副作用关系，确定各种网络连接维度下待测关系对的第三关联得分；根据第一关联得分、第二关联得分以及第三关联得分，预测待测药物与目标副作用是否具有潜在关联。采用本方法能够提高预测准确性。
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公开(公告)号：CN112053742A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010716290.5
申请日：2020-07-23
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本申请涉及一种分子靶标蛋白的筛选方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取目标分子，采用不同靶标预测方式对目标分子进行靶标预测，得到预测靶标蛋白，根据预测靶标蛋白对应的预测方式的数量，对预测靶标蛋白进行筛选，得到目标分子对应的潜在靶标蛋白，获取与潜在靶标蛋白对应的定量构效关系模型，将目标分子输入定量构效关系模型，得到目标分子与潜在靶标蛋白的结合活性概率，根据结合活性概率和预设的概率阈值，从潜在靶标蛋白中筛选出与目标分子匹配的关键靶标蛋白。实现了精准可靠的靶标蛋白的筛选。
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公开(公告)号：CN111383708A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010165489.3
申请日：2020-03-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于化学基因组学的小分子靶标预测算法，该算法建立的模型可用于小分子的靶标预测，其中预测模型的构建方法包括建模数据收集、数据正负集的批分、配体蛋白特征的组合、模型构建等。本发明的小分子靶标预测算法是指给定一个预测分子，通过模型得出靶标的预测排名列表，列表中排名越靠前的靶标成为真实靶标的可能性越大。该小分子靶标预测算法通过将涉及不同方面信息的多个模型合并建立一个共识模型，能够获得稳定矫健的靶标预测性能。将其应用预测小分子靶标，预测准确率高。
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公开(公告)号：CN112071439B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202010837504.4
申请日：2020-08-19
Applicant: 中南大学
IPC: G16H70/40
Abstract: 本申请涉及一种药物副作用关系预测方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取待测关系对，待测关系对包含一待测药物和一目标副作用；基于待测药物和已知药物的药物信息、以及已知药物副作用关系，确定各种药物维度下待测关系对的第一关联得分；基于目标副作用和已知副作用的副作用信息、以及已知药物副作用关系，确定各种副作用维度下待测关系对的第二关联得分；基于待测药物、已知药物、目标副作用和已知副作用的网络连接信息、以及已知药物副作用关系，确定各种网络连接维度下待测关系对的第三关联得分；根据第一关联得分、第二关联得分以及第三关联得分，预测待测药物与目标副作用是否具有潜在关联。采用本方法能够提高预测准确性。
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公开(公告)号：CN112133367A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010824226.9
申请日：2020-08-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请涉及一种药物与靶点间的相互作用关系预测方法及装置，所述方法包括：获取待预测药物‑靶点对，待预测药物‑靶点对包括待预测药物的药物特征，以及待预测靶点的靶点特征；根据药物特征确定待预测药物与已知药物的相似度，根据靶点特征确定待预测靶点与已知靶点的相似度；根据待预测药物与各已知药物的相似度、待预测靶点与各已知靶点的相似度，以及药物与靶点之间的已知相互作用关系，确定待预测药物‑靶点对的相互作用关系预测结果。上述方法通过药物特征、靶点特征以及已知的药物靶点之间相互作用关系来预测药物靶点之间的相互作用关系，无需提前知道靶点蛋白的结构，使得药物‑靶点关系对的预测在实际情况中更容易实现。
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