一种基于图数据的新药研发管理系统及方法技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种基于图数据的新药研发管理系统及方法，该系统包括数据采集模块，用于获取并整合医药数据；所述医药数据包括化合物信息、疾病信息、靶标基因信息和副作用信息；图数据模块，用于根据所述医药数据构建图模型；其中，将各化合物、疾病、靶标基因和副作用作为顶点，将各顶点相互之间的关联因素作为边；查询预测模块，用于根据所获取的查询信息，将所述查询信息传送至所述图模型中进行预测，并显示所反馈的预测结果；其有益效果是：通过根据化合物、疾病、靶标基因、副作用等信息构成关联关系网络，得到图模型，从而帮助新药研发人员快速发现化合物、疾病与靶标基因之间的关系，加快新药的研发进度，进而提升新药研发效率。发效率。发效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图数据的新药研发管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及信息处理
，具体涉及一种基于图数据的新药研发管理系统及方法。

技术介绍

[0002]新药研发是一件非常耗时、耗钱、耗力的工程，在其研发阶段，将积累了数十亿至上百亿条数据，这些数据涉及到各种化合物如何治疗疾病，各种化合物靶标什么基因，各种化合物在治疗疾病的同时会带来什么副作用等。这些数据体量巨大，关联复杂，如果能够快速释放这些关联数据的价值，新药研发的周期将会大大缩减，将会有更多的患者更快用上新药，摆脱病痛的困扰。
[0003]但是这些数据存储在关系型数据库中，生成了TB级别的十多张关系型表格，每一次查询都需写数十条查询语言，关联多张关系表，消耗大量的时间后才能得到结果。而且新药研发的众多环节中，每一环节都涉及到大量数据的大量关联查询。无法快速查询这些海量关联数据成为了阻碍新药研发效率提升的一大拦路石。

技术实现思路

[0004]本专利技术的专利技术目的在于：提供了一种帮助新药研发人员快速发现化合物、疾病、靶标基因之间的关系，加快研发进度的一种基于图数据的新药研发管理系统及方法。
[0005]第一方面：一种基于图数据的新药研发管理系统，包括：
[0006]数据采集模块，用于获取并整合医药数据；其中，所述医药数据包括化合物信息、疾病信息、靶标基因信息和副作用信息；
[0007]图数据模块，用于根据所述医药数据构建图模型；其中，将各化合物、疾病、靶标基因和副作用作为顶点，将各顶点相互之间的关联因素作为边；
[0008]查询预测模块，用于根据所获取的查询信息，将所述查询信息传送至所述图模型中进行预测，并显示所反馈的预测结果。
[0009]优选地，所述化合物信息包括化合物ID、化合物名称、数据来源、国际化合物标识和类似化合物信息；
[0010]所述疾病信息包括疾病ID、疾病名称和类似疾病信息；
[0011]所述靶标基因信息信息包括靶标基因ID、靶标基因名字、基因描述和染色体；
[0012]所述副作用信息包括副作用ID和副作用名字。
[0013]优选地，所述关联因素包括类似化合物、类似疾病、结合、治疗、造成和联系多个因素，且将各个因素作为对应的边类型。
[0014]优选地，所述边类型为类似化合物时，对应的起始点类型和终止点类型均为化合物；
[0015]所述边类型为类似疾病时，对应的起始点类型和终止点类型均为疾病；
[0016]所述边类型为结合时，对应的起始点类型为化合物，终止点类型为靶标基因；
[0017]所述边类型为治疗时，对应的起始点类型为化合物，终止点类型为疾病；
[0018]所述边类型为造成时，对应的起始点类型为化合物，终止点类型为副作用；
[0019]所述边类型为联系时，对应的起始点类型为疾病，终止点类型为靶标基因。
[0020]优选地，查询时，采用图查询语言，并对所述预测结果进行排序。
[0021]第二方面：一种基于图数据的新药研发管理方法，应用于第一方面所述的一种基于图数据的新药研发管理系统，所述方法包括：
[0022]获取并整合医药数据；其中，所述医药数据包括化合物信息、疾病信息、靶标基因信息和副作用信息；
[0023]根据所述医药数据构建图模型；其中，将各化合物、疾病、靶标基因和副作用作为顶点，将各顶点相互之间的关联因素作为边；
[0024]根据所获取的查询信息，将所述查询信息传送至所述图模型中进行预测，并显示所反馈的预测结果。
[0025]优选地，所述化合物信息包括化合物ID、化合物名称、数据来源、国际化合物标识和类似化合物信息；
[0026]所述疾病信息包括疾病ID、疾病名称和类似疾病信息；
[0027]所述靶标基因信息信息包括靶标基因ID、靶标基因名字、基因描述和染色体；
[0028]所述副作用信息包括副作用ID和副作用名字。
[0029]优选地，所述关联因素包括类似化合物、类似疾病、结合、治疗、造成和联系多个因素，且将各个因素作为对应的边类型。
[0030]优选地，所述边类型为类似化合物时，对应的起始点类型和终止点类型均为化合物；
[0031]所述边类型为类似疾病时，对应的起始点类型和终止点类型均为疾病；
[0032]所述边类型为结合时，对应的起始点类型为化合物，终止点类型为靶标基因；
[0033]所述边类型为治疗时，对应的起始点类型为化合物，终止点类型为疾病；
[0034]所述边类型为造成时，对应的起始点类型为化合物，终止点类型为副作用；
[0035]所述边类型为联系时，对应的起始点类型为疾病，终止点类型为靶标基因。
[0036]优选地，查询时，采用图查询语言，并对所述预测结果进行排序。
[0037]采用上述技术方案，具有以下优点：本专利技术提出的一种基于图数据的新药研发管理系统及方法，通过根据化合物、疾病、靶标基因、副作用等信息构成关联关系网络，得到图模型，从而对化合物、疾病、靶标基因和副作用的关联情况进行全维度的呈现，从而帮助新药研发人员快速发现化合物、疾病与靶标基因之间的关系，加快新药的研发进度，进而提升新药研发效率。
附图说明
[0038]图1是本专利技术实施例所提供的一种基于图数据的新药研发管理系统的系统框图；
[0039]图2是本专利技术实施例所提供的一种图模型的结构示意图；
[0040]图3是本专利技术实施例所提供的一种预测结果的示意图；
[0041]图4是本专利技术实施例所提供的一种基于图数据的新药研发管理方法的流程图。
具体实施方式
[0042]下面将详细描述本专利技术的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本专利技术。在以下描述中，为了提供对本专利技术的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本专利技术。在其他实例中，为了避免混淆本专利技术，未具体描述公知的电路，软件或方法。
[0043]在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本专利技术至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。
[0044]下面结合附图，对本专利技术作详细的说明。
[0045]参考图1、图2所示，本专利技术实施例所提供的一种基于图数据的新药研发管理系统，包括：
[0046]数据采集模块，用于获取并整合医药数据；其中，所述医药数据包括化合物信息、疾病信息、靶标基因信息和副作用信息。
[0047]具体本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图数据的新药研发管理系统，其特征在于：包括：数据采集模块，用于获取并整合医药数据；其中，所述医药数据包括化合物信息、疾病信息、靶标基因信息和副作用信息；图数据模块，用于根据所述医药数据构建图模型；其中，将各化合物、疾病、靶标基因和副作用作为顶点，将各顶点相互之间的关联因素作为边；查询预测模块，用于根据所获取的查询信息，将所述查询信息传送至所述图模型中进行预测，并显示所反馈的预测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于图数据的新药研发管理系统，其特征在于：所述化合物信息包括化合物ID、化合物名称、数据来源、国际化合物标识和类似化合物信息；所述疾病信息包括疾病ID、疾病名称和类似疾病信息；所述靶标基因信息信息包括靶标基因ID、靶标基因名字、基因描述和染色体；所述副作用信息包括副作用ID和副作用名字。3.根据权利要求1所述的一种基于图数据的新药研发管理系统，其特征在于：所述关联因素包括类似化合物、类似疾病、结合、治疗、造成和联系多个因素，且将各个因素作为对应的边类型。4.根据权利要求3所述的一种基于图数据的新药研发管理系统，其特征在于：所述边类型为类似化合物时，对应的起始点类型和终止点类型均为化合物；所述边类型为类似疾病时，对应的起始点类型和终止点类型均为疾病；所述边类型为结合时，对应的起始点类型为化合物，终止点类型为靶标基因；所述边类型为治疗时，对应的起始点类型为化合物，终止点类型为疾病；所述边类型为造成时，对应的起始点类型为化合物，终止点类型为副作用；所述边类型为联系时，对应的起始点类型为疾病，终止点类型为靶标基因。5.根据权利要求1至4中任一所述的一种基于图数据的新药研发管理系统，其特征在于：查询时，采用图查询语言，并对所述预测结果进行排序。6.一种基于图数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晨，
申请(专利权)人：浙江创邻科技有限公司，
类型：发明
国别省市：