发明专利已授权

一种基于双曲图特征学习网络的药物与疾病关联预测方法(药物再利用,药物重新定位/新适应症发现,罕见病治疗/药物安全,不良反应预警)

📄 申请号：CN202510578790.X 📄 发布日：2026/05/11

著录项目信息

申请日

2025-05-07

公开号

CN120565103B

公开日

2025-11-04

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16H50_70

IPC 分类号

G16H50_70 , G16H20_10 , G16H70_40 , G06F16_2458 , G06F18_15 , G06F18_25 , G06F18_213 , G06F18_22 , G06N3_045 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_0985 , G06N3_048 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络药物重定位生物信息学

应用场景

药物再利用, 新适应症发现, 罕见病治疗, 药物安全, 不良反应预警

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摘要

本发明公开的属于药物与疾病关联预测技术领域，具体为一种基于双曲图特征学习网络的药物与疾病关联预测方法，包括具体步骤如下：S1：从数据库获取药物疾病关联数据，用于构建药物相似度矩阵DR和疾病相似度矩阵DS，将其特征提取后映射到双曲空间中，得到双曲药物初始特征矩阵ZRH、双曲疾病初始特征矩阵ZDH，用于构建药物‑疾病邻接矩阵A。本发明通过双曲图特征重构器和双曲异质变动图转换器有效提取了相似特征和异质特征，提升了特征的准确性；此外，双曲协同表征学习策略有效融合了相似特征和异质特征，提升了特征的全面性；另外，正负融合难例采样策略合成了最具信息性的负样本，能更好地区分正负样本对。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于双关联图互补融合的微生物与疾病的关联预测方法(公共卫生,传染病防控/微生物疾病,基因突变机制解析/药物研发,疾病干预,健康管理)

当前第 / 件

一种减压玩具(心理安防/释放,情绪管理)

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G16H50_00 G16H50_20 G16H50_30 G16H50_50 G16H50_70 G16H50_80 覆盖6个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：65 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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