【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物信息学中的药物交互预测领域，尤其涉及基于多源药物特征的药物交互智能预测系统及其方法。
技术介绍
1、当一种药物的作用因另一种药物的共同使用而改变时，就会发生药物交互；预测药物交互是药物研发工作中重要的一部分，有助于减少意外的药物交互，降低药物开发成本，优化药物设计过程；然而，传统的药物交互预测方法，如测试细胞色素p450，面临高成本和长周期等挑战。
2、随着机器学习技术的发展，研究人员可从公开的药物数据库中收集数据，包括药物交互信息、靶标、酶、通路等，这些数据可以为识别潜在的药物交互提供有价值的信息；目前，现有的药物交互预测方法大多基于相似性计算，通过计算药物之间的结构、功能、药理学等相似性，来推断它们之间的交互关系；但是，不同的相似性度量可能会导致不同的预测结果，且无法捕捉药物交互的复杂非线性关系；此外，尽管许多公共数据库提供了各种药物的相关信息，但仍缺乏对药物交互的全面总结，导致对于新药物的交互预测能力有限。
3、因此，现有的药物交互预测方法仍有待改进。
技术实现
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1.一种基于多源药物特征的药物交互智能预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的预测系统，其特征在于，所述的药物信息采集与预处理模块包括：数据采集装置和数据预处理装置；
3.根据权利要求1所述的预测系统，其特征在于，所述的药物特征匹配模块包括：相似度计算装置和归一化处理装置；
4.根据权利要求1所述的预测系统，其特征在于，所述的药物结构信息增强模块包括：最近邻居学习装置和归一化处理装置；
5.根据权利要求1所述的预测系统，其特征在于，所述的药物交互预测模块包括预测模型训练装置和药物交互预测装置；
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【技术特征摘要】
1.一种基于多源药物特征的药物交互智能预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的预测系统，其特征在于，所述的药物信息采集与预处理模块包括：数据采集装置和数据预处理装置；
3.根据权利要求1所述的预测系统，其特征在于，所述的药物特征匹配模块包括：相似度计算装置和归一化处理装置；
4.根据权利要求1所述的预测系统，其特征在于，所述的药物结构信息增强模块包括：最近邻居学习装置和归一化处理装置；
5.根据权利要求1所述的预测系统，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玲，王曦炜，金天宇，周铁华，张正阳，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：
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