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公开(公告)号：CN112086133A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010855148.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于文本隐含信息的药物靶标特征学习方法，所述方法包括步骤：获取药物靶标多个文本关键描述信息以及文献的摘要信息；使用向量计算工具Word2vec和Doc2vec将药物靶标的多个文本关键描述信息转化为多个向量；采用多示例学习算法将多个向量进行单示例化，得到药物靶标的特征表示向量。本发明针对大量的文本信息，运用向量工具挖掘大量文献中隐含的信息并表示为特征向量，训练过程中利用了关键信息的上下文，丰富了语义信息，提高了样本特征提取的准确度；将文本信息转化为向量，运用机器学习的知识，可以用来确定新的药物靶标应于新药的开发，还可以用来预测靶标分子的生物学功能，预测与配体药物的结合，可以用来寻找相似的靶标分子。
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