基于知识图谱的药物组合协同作用预测方法及系统

本发明公开了一种基于知识图谱的药物组合协同作用预测方法及系统，该方法利用蛋白质、药物、细胞系和组织之间的关系构建大规模知识图谱。将药物和细胞系的邻居节点嵌入与自身嵌入相结合，得到药物和细胞系的全局表示。采用RDkit来计算每个药物的指纹和基于SMILES表达式的描述符，得到药物的局部表示。利用自动编码器对细胞系的基因表达数据进行降维，获得细胞系的局部表示。融合药物和细胞系的局部表示，利用深度神经网络来预测药物组合的协同分数。本发明充分挖掘知识图谱中复杂语义关系，提升模型对潜在药物组合的理解能力；同时引入局部分子特性和全局网络拓扑信息，提供更全面的药物和细胞系表征，增强了预测模型的鲁棒性。

《基于知识图谱的药物组合协同作用预测方法及系统》是一发明专利，专利号为 202510245187X，当前法律状态为已下证，由湖南师范大学提出申请，发明人为肖球;左瑛;张艳;余建平，申请日期为2025-03-04，公开（公告）日期为2025-04-29，国际专利分类号（IPC）为 G16H 70/40 (2018.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：需要二变有预审公示15天预留前请先联系确认未报项目新品预售代售。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的药物组合协同作用预测方法及系统，该方法利用蛋白质、药物、细胞系和组织之间的关系构建大规模知识图谱。将药物和细胞系的邻居节点嵌入与自身嵌入相结合，得到药物和细胞系的全局表示。采用RDkit来计算每个药物的指纹和基于SMILES表达式的描述符，得到药物的局部表示。利用自动编码器对细胞系的基因表达数据进行降维，获得细胞系的局部表示。融合药物和细胞系的局部表示，利用深度神经网络来预测药物组合的协同分数。本发明充分挖掘知识图谱中复杂语义关系，提升模型对潜在药物组合的理解能力；同时引入局部分子特性和全局网络拓扑信息，提供更全面的药物和细胞系表征，增强了预测模型的鲁棒性。

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