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公开(公告)号：CN103279666A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310208018.6
申请日：2013-05-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种中医证候分子解释工具构造方法，包括如下步骤：计算症状与中医证候之间的信息增益；根据多个不同的信息增益阈值来筛选出多个不同的症状集，并构建基于该多个不同症状集的支持向量机分类模型；将多组支持向量机模型中的预测准确率最高的一组支持向量机分类模型对应的症状集作为核心症状；确定核心症状对应的表型本体条目以及表型本体条目关联的基因，筛选出频繁基因；根据频繁基因和分子层面的数据来构造用于中医证候解释的分子解释工具。本发明通过筛选出中医证候的核心症状和获得频繁基因，能够构造阐释核心症状的分子机制的分子解释工具，该工具有助于更好的认识中医证候的机理。
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公开(公告)号：CN103279666B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310208018.6
申请日：2013-05-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种中医证候分子解释工具构造方法，包括如下步骤：计算症状与中医证候之间的信息增益；根据多个不同的信息增益阈值来筛选出多个不同的症状集，并构建基于该多个不同症状集的支持向量机分类模型；将多组支持向量机模型中的预测准确率最高的一组支持向量机分类模型对应的症状集作为核心症状；确定核心症状对应的表型本体条目以及表型本体条目关联的基因，筛选出频繁基因；根据频繁基因和分子层面的数据来构造用于中医证候解释的分子解释工具。本发明通过筛选出中医证候的核心症状和获得频繁基因，能够构造阐释核心症状的分子机制的分子解释工具，该工具有助于更好的认识中医证候的机理。
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公开(公告)号：CN102855398B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201210309375.7
申请日：2012-08-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的疾病潜在关联基因的获取方法，该方法包括：基于非相关文献知识发现的疾病关联基因预测步骤、基于功能相似性的疾病关联基因预测步骤以及基于回归预测模型的疾病关联基因预测步骤；以及对所述基于非相关文献知识发现的疾病关联基因预测步骤、基于功能相似性的疾病关联基因预测步骤以及基于回归预测模型的疾病关联基因预测步骤所获得的关联基因分别进行打分，建立对关联基因的初步分析，然后对各步骤的结果进行融合，得到最终的判决结果，确定疾病的潜在关联基因。
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公开(公告)号：CN104021316A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410302140.4
申请日：2014-06-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于基因空间融合的矩阵分解对老药预测新适应症的方法，该方法包括：收集药物和疾病的关联数据；准备基因空间的数据；从基因空间提取基因紧密度矩阵；根据基因紧密度矩阵构造联合空间；根据联合空间计算药物和疾病的特征空间；用药物和疾病的特征空间初始化矩阵分解模型；准备训练样本；对矩阵分解模型进行训练；对训练样本以外的药物-疾病组合进行关联度预测；将样本准备、模型训练和预测过程重复多次，对所有可能的药物-疾病组合，通过取平均值预测其关联度得分；对关联度预测得分排序，设置得分阈值筛选潜在的药物-疾病关联关系，预测药物新的适应症。本发明的方法能够比较准确的筛选出潜在的药物-疾病关联关系。
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公开(公告)号：CN103049678A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210481014.0
申请日：2012-11-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F19/16
Abstract: 本发明公开了一种揭示异病同治分子机理的分析方法，用于分析不用疾病、相同治疗的分子机理，包括如下步骤：S1、构建不同疾病各自的蛋白质交互作用网络；S2、根据同治药物的化合物成分预测该同治药物中各化合物的潜在靶标，保留与所述疾病相关的基因对应靶标的化合物；S3、根据同治药物的化合物成分的潜在靶标在每一疾病的蛋白质交互作用网络中的分布对同治药物中各化合物进行聚类；S4、在所述聚类中的每个类簇中确定频繁出现的靶标组合；S5、对不同疾病的蛋白质交互作用网络中频繁出现的靶标对应的节点进行对比分析，以得到同治药物对所述至少两种疾病的分子机理。本发明能用于从分子层面对不同疾病的相同治疗原理的机理进行解释，特别有益于中医的异病同治理论在临床和中西医结合方面的运用和发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102855398A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210309375.7
申请日：2012-08-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的疾病潜在关联基因的获取方法，该方法包括：基于非相关文献知识发现的疾病关联基因预测步骤、基于功能相似性的疾病关联基因预测步骤以及基于回归预测模型的疾病关联基因预测步骤；以及对所述基于非相关文献知识发现的疾病关联基因预测步骤、基于功能相似性的疾病关联基因预测步骤以及基于回归预测模型的疾病关联基因预测步骤所获得的关联基因分别进行打分，建立对关联基因的初步分析，然后对各步骤的结果进行融合，得到最终的判决结果，确定疾病的潜在关联基因。
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公开(公告)号：CN103049678B
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201210481014.0
申请日：2012-11-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F19/16
Abstract: 本发明公开了一种揭示异病同治分子机理的分析方法，用于分析不用疾病、相同治疗的分子机理，包括如下步骤：S1、构建不同疾病各自的蛋白质交互作用网络；S2、根据同治药物的化合物成分预测该同治药物中各化合物的潜在靶标，保留与所述疾病相关的基因对应靶标的化合物；S3、根据同治药物的化合物成分的潜在靶标在每一疾病的蛋白质交互作用网络中的分布对同治药物中各化合物进行聚类；S4、在所述聚类中的每个类簇中确定频繁出现的靶标组合；S5、对不同疾病的蛋白质交互作用网络中频繁出现的靶标对应的节点进行对比分析，以得到同治药物对所述至少两种疾病的分子机理。本发明能用于从分子层面对不同疾病的相同治疗原理的机理进行解释，特别有益于中医的异病同治理论在临床和中西医结合方面的运用和发展。
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公开(公告)号：CN102841186A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210309385.0
申请日：2012-08-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01N33/15
Abstract: 本发明公开了一种基于通路模式挖掘的中药活性成分预测方法，该方法包括如下步骤：收集中药的含有CAS登记号的化合物成分数据；收集化合物的关联基因，形成化合物-基因关联对，依据关联基因的出现频率对基因进行排序，形成关联基因列表；设置阈值筛选频繁基因，形成生物通路数据集，每一个频繁基因对应一条生物通路数据记录；针对生物通路数据集挖掘通路模式；对频繁基因进行评分；对化合物活性进行评分；对基因得分和化合物活性得分设置阈值，依此对化合物-基因关联对进行筛选，保留剩下的化合物，从而预测中药的活性成分。
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公开(公告)号：CN104021316B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410302140.4
申请日：2014-06-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于基因空间融合的矩阵分解对老药预测新适应症的方法，该方法包括：收集药物和疾病的关联数据；准备基因空间的数据；从基因空间提取基因紧密度矩阵；根据基因紧密度矩阵构造联合空间；根据联合空间计算药物和疾病的特征空间；用药物和疾病的特征空间初始化矩阵分解模型；准备训练样本；对矩阵分解模型进行训练；对训练样本以外的药物‑疾病组合进行关联度预测；将样本准备、模型训练和预测过程重复多次，对所有可能的药物‑疾病组合，通过取平均值预测其关联度得分；对关联度预测得分排序，设置得分阈值筛选潜在的药物‑疾病关联关系，预测药物新的适应症。本发明的方法能够比较准确的筛选出潜在的药物‑疾病关联关系。
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公开(公告)号：CN103034687B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201210497489.9
申请日：2012-11-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于2-类异质网络的关联模块识别方法。该方法包括如下步骤：S1、根据两个类中的个体信息以及两个类中的个体之间的相互作用关系，构建2-类异质网络；S2、根据所述2-类异质网络的拓扑结构，构建节点拓扑向量；S3、采用基于边策略的层次聚类方法，利用特定评价函数将所述2-类异质网络进行划分，使网络划分为多个模块；S4、从最优网络划分中剔除无效的关联模块。本发明综合考虑了真实的和潜在的网络交互节点与交互关系，能更有效地挖掘包含两类个体网络的核心交互模式，挖掘的结果准确可靠。
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