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摘 要:本发明涉及一种细胞系药物响应水平的预测方法。首先,本发明基于矩阵分解的基本思想,结合相似细胞系对相似药物敏感性相似的特点引入K‑近邻约束项,使得算法兼具矩阵分解算法计算速度快和预测精度高等优点。其次,K‑近邻选择真正有积极影响的细胞系和药物相似性作为约束,并根据相似性评分高低赋予K‑近邻约束项相应的权重,加入K‑近邻约束项后能更精确地挖掘和利用细胞系和药物的相似网络中所含的隐式信息,以更好地预测细胞系药物的响应水平,可作为有效的药物基因组学领域细胞系药物响应水平的机器学习预测方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910990958.2 | 专利名称: | 一种基于K-近邻约束矩阵分解的细胞系药物响应预测方法 |
申请日: | 2019-10-18 | 申请/专利权人 | 中国矿业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学南湖校区 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16B40/00搜分类 生物技术 分解搜索 |
公开/公告日: | 2023-08-15 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110739028B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |