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一种基于曲率优化关联的药物疾病关联预测方法
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2025104309277
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2025104309277 | 专利名称 | 一种基于曲率优化关联的药物疾病关联预测方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G16C 20/70 (2019.01),G16C 20/50 (2019.01),G06F 18/22 (2023.01),G06F 18/213 (2023.01),G06F 18/20 (2023.01),G06N 3/042 (2023.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/0442 (2 |
| 申请人 | 广东工业大学 | 申请地址 | 广东省广州市东风东路729号 |
| 发明人 | 苏庆,张勇豪,袁海军,田华川,刘岩,何炯星,林志毅,谢国波,黄剑锋,陈勇,周旭 | 申请日期 | 2025-04-08 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-08-14 12:06:28 |
| 专利摘要 | 本发明公开的属于药物开发技术领域，具体为一种基于曲率优化关联的药物疾病关联预测方法，包括具体步骤如下：获取药物‑疾病关联异构图A、药物相似性矩阵DR和疾病相似性矩阵DS；设计曲率优化的关联修改模块，对药物‑疾病关联异构图A优化，得到药物‑疾病关联异构图M<supgt;*</supgt;；使用GCN对药物‑疾病关联异构图M<supgt;*</supgt;进行特征提取，得到第一特征矩阵F<subgt;1</subgt;；设计相似度感知双曲图神经网络模型对矩阵F<subgt;1</subgt;进行特征提取，得到第二特征矩阵F<subgt;2</subgt;。本发明基于曲率优化的关联修改模块能够对药物‑疾病关联图进行优化，优化后的药物疾病关联图能够有效的缓解GCN过程中的过度压缩问题，提升了特征表示的准确性。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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