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龙图腾网获悉中国科学院新疆理化技术研究所申请的专利一种基于生物知识和网络拓扑结构的药物重定位方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114171113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111451563.9，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于生物知识和网络拓扑结构的药物重定位方法和系统是由赵博伟;胡伦;周喜;蒋同海;苏小芮设计研发完成，并于2021-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生物知识和网络拓扑结构的药物重定位方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于生物知识和网络拓扑结构的药物重定位方法和系统，包括网络构建模块、特征学习模块、模型训练模块、药物重定位模块以及结果展示模块，其中，所述网络构建模块将生物网络数据构建为异构信息网络，特征学习模块执行服务器计算指令，获得药物和疾病的生物特征矩阵和网络特征矩阵，模型训练模块获取输入参数后在服务器中训练药物发现模型，药物重定位模块在得到药物重定位模型后执行药物重定位指令，最后将药物重定位结果通过展示模块进行输出展示。本发明直接作用于包含有生物知识的生物网络数据集合，能够针对异构生物网络进行药物重定位，效果准确度高，能够有效挖掘已知药物的新用途。

本发明授权一种基于生物知识和网络拓扑结构的药物重定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生物知识和网络拓扑结构的药物重定位方法，其特征在于，按下列步骤进行： a、收集已知药物和疾病的关联关系数据、药物和蛋白质的关联关系数据、蛋白质和疾病的关联关系数据、药物分子结构信息和疾病MeSH描述符信息； b、基于步骤a中的药物和疾病的关联关系数据、药物和蛋白质的关联关系数据以及蛋白质和疾病的关联关系数据构建异构信息网络； c、应用化学信息学对步骤a中药物分子结构信息采用了RDKit开源工具包进行计算，得到药物分子指纹矩阵； d、应用语义相似性理论对步骤a中疾病MeSH描述符信息采用Jaccard公式进行计算，得到疾病语义相似矩阵； e、基于步骤c中药物分子指纹矩阵和步骤d中疾病语义相似矩阵，应用自动编码器进行训练，得到药物和疾病的生物特征矩阵； f、基于步骤b中异构信息网络，应用图嵌入模型采用DeepWalk算法计算出药物和疾病的网络特征，得到药物和疾病的网络特征矩阵； g、基于步骤e中药物和疾病的生物特征矩阵和步骤f中药物和疾病的网络特征矩阵，应用随机森林分类器训练出药物重定位模型； h、根据步骤g所得的药物重定位模型，获取所需的候选药物； 其中，步骤b中构建的异构信息网络为HIN＝{V，A，E},V为所有节点构成的集合，包括药物、蛋白质和疾病分子，A为节点属性的集合，包括药物和疾病分子的生物知识，E为所有边构成的集合，包括药物、蛋白质和疾病分子之间的关联关系； 步骤d中得到的疾病语义相似矩阵SDI为： 其中， 为和之间的语义相似性，满足下式： 其中，为疾病的语义值，为疾病的语义值，分别通过计算对应疾病的所有祖先节点和的贡献得到；为疾病对疾病的贡献，为疾病对疾病的贡献。

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