买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆医科大学申请的专利基于多维度特征建模预测药物性肝内胆汁淤积方法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：CN119649899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411794612.2，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于多维度特征建模预测药物性肝内胆汁淤积方法是由张永红;钟华羽;蒋欣怡;刘笑笑;陈欣悦设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度特征建模预测药物性肝内胆汁淤积方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多维度特征建模预测药物性肝内胆汁淤积的方法。本发明通过收集肝内胆汁淤积的风险基因，收集肝内胆汁淤积阳性、阴性药物及其靶标；建立肝内胆汁淤积的疾病发病簇，计算疾病发病簇与药物靶标在网络中的相对平均最短距离以获取网络拓扑特征；识别肝内胆汁淤积的结构警报并计算药物分子的Mordred描述符以获取分子结构特征；利用机器学习算法进行建模预测；最后利用深度学习方法表征模型的定义域。与传统方法相比，本发明运用大数据人工智能整合生物信息学分析技术，从药物的分子结构和疾病发病表征药物特征，为药物的复杂毒性预测提供了新方法和新思路。

本发明授权基于多维度特征建模预测药物性肝内胆汁淤积方法在权利要求书中公布了：1.基于多维度特征建模预测药物性肝内胆汁淤积的方法，包括以下步骤： 1数据的收集与标准化 利用医学主题词在疾病数据库收集肝内胆汁淤积的风险基因并标准化，同时收集具有已知DIIC标签的药物及其靶标并标准化； 2药物特征的计算与筛选 ①将DIIC风险基因进行聚类，并在g:Profiler数据库中对疾病风险基因进行基因本体论和和通路富集分析以获得疾病发病簇，通过网络邻近算法计算每个疾病发病簇与药物靶标定位于PPI网络中的相对平均最短路径长度，表征药物的生物网络拓扑特征，以Zdc表示，通过公式1-公式2计算， ②利用SARpy识别DIIC的结构警报，计算每个结构警报的IG值和PR值，其中IG代表信息增益，通过公式3-公式5计算；PR代表阳性率，通过公式6计算得到，进一步根据公式7将IG值和PR值加权获得综合值，并以SA表示，同时利用Mordred对应的Python包计算每个药物分子的Mordred描述符并预处理，删除大多数药物为空值，方差小于0.1和删除皮尔逊系数大于0.9的描述符，最终SA与Mordred描述符共同表征药物的分子结构特征， HX＝-p1log2p1-p0log2p0公式3 IGT＝HX-HX|T公式5 SA＝0.7PR+10IG公式7 ③综合药物的生物网络拓扑特征及分子结构特征，利用递归特征消除交叉验证筛选十倍交叉验证下具有最佳准确度的特征集； 3模型构建与评估 利用SVM、XGB、RF三种机器学习算法构建多维度特征模型，为了比较，仅使用Mordred描述符建立了相应的单维度特征模型，计算每个模型的准确率、精密度、召回率、特异性、F1分数、马修斯相关系数和受试者工作特征曲线下面积； 4定义域 利用KNN-GCN预测药物与疾病发病簇的关联，药物根据关联被分配到不同簇，从而形成定义域，然后对每个定义域内的药物分别建模并评估性能，同时用随机采样与每个簇内相同数量的药物作为对照组建模并评估性能； 5特征与DIIC的机制解释 使用SHAP方法对每个特征进行重要性排序，并量化特征值高低对模型正负输出的影响，筛选每个DIIC发病簇中只存在于阳性药物中的结构警报，再找到其所对应的药物，利用该药物的靶点与相应的发病簇进行网络重叠，最后通过基因富集进行机制解释。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆医科大学，其通讯地址为：400016 重庆市渝中区医学院路1号重庆医科大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。