【技术实现步骤摘要】
基于重启超图双随机游走的抗病毒药物筛选方法
[0001]本专利技术属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉领域，具体涉及一种基于重启超图双随机游走的抗病毒药物筛选方法。
技术介绍
[0002]新型冠状病毒引发了严重公共健康问题，有效的抗病毒药物对消除疫情影响、恢复正常经济秩序具有举足轻重的价值。但从头开始设计一种新药非常困难，面临着耗时长、成本大、风险高等多种困难。与传统药物发现方法相比，已上市的药物再利用（即药物重定位）可以明显缩短药物开发时间，降低开发成本，一定程度上规避投入风险。
[0003]在药物重定位发展之初，分子对接等生物学方法占了大部分。分子对接可以直接确定药物靶点，但通常需要对所有药物进行枚举，实验效率较低。近年来，随着机器学习方法的快速发展，机器建模等计算方法逐渐被提出并在生物信息学领域得到广泛应用。已报道的方法大致可以分为两类，基于相似性的和基于网络的方法。前者受限于相似性信息不足造成预测性能较不理想，后者难以捕获节点之间的高阶关系，且容易存在“冷启动”问题。
技术实现思路
[00...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于重启超图双随机游走的抗病毒药物筛选方法，其特征在于具体包括如下步骤：步骤一，输入已知的病毒
‑
药物关联对，构建邻接矩阵；步骤二，使用邻接矩阵分别计算药物高斯距离相似性、病毒高斯距离相似性；步骤三，输入病毒基因组序列，使用多序列比对法计算病毒序列相似性；输入药物的化学结构的SMILES编码，使用谷本系数计算药物化学结构相似性矩阵；步骤四，使用快速核学习方法整合病毒基因组序列相似矩阵和病毒高斯距离相似矩阵、药物结构相似矩阵和药物高斯距离相似矩阵，得到整合病毒相似矩阵、整合药物相似矩阵；步骤五，使用关联矩阵和病毒（或药物）整合相似矩阵构建病毒（或药物）超图，分别计算病毒（或药物）加权关联矩阵、加权相关性矩阵；步骤...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。