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公开(公告)号：CN117912573B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410303148.6
申请日：2024-03-18
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及生物分子网络构建技术领域，具体为基于深度学习的多层次生物分子网络构建方法。本发明中，从公共数据库中收集生物分子数据，生物分子数据包括蛋白质作用数据、基因表达数据、代谢途径数据和蛋白质结构数据，利用基于图的聚类算法模型，根据蛋白质作用数据和基因表达数据进行生物分子网络的建构，利用基于系统生物学的模型，根据代谢途径数据和蛋白质结构数据进行生物分子网络的建构，计算基两者生物分子网络的平均最短路径长度，将两者的长度进行比对，根据比对结果进行最终生物分子网络的确定以及对基于图的聚类算法模型和基于系统生物学的模型的优化。
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公开(公告)号：CN117912573A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410303148.6
申请日：2024-03-18
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及生物分子网络构建技术领域，具体为基于深度学习的多层次生物分子网络构建方法。本发明中，从公共数据库中收集生物分子数据，生物分子数据包括蛋白质作用数据、基因表达数据、代谢途径数据和蛋白质结构数据，利用基于图的聚类算法模型，根据蛋白质作用数据和基因表达数据进行生物分子网络的建构，利用基于系统生物学的模型，根据代谢途径数据和蛋白质结构数据进行生物分子网络的建构，计算基两者生物分子网络的平均最短路径长度，将两者的长度进行比对，根据比对结果进行最终生物分子网络的确定以及对基于图的聚类算法模型和基于系统生物学的模型的优化。
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