一种基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法

本发明涉及药物筛选，具体涉及一种基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法。

背景技术：

1、药物筛选是药物研发的关键步骤之一，通过药物筛选，可以发掘无副作用的新型药物，降低药物研发成本，确保药物研发的高效性。

2、寄生虫疾病会造成相当高的发病率和死亡率，例如，疟疾每年造成约50万人死亡；隐孢子虫病是造成儿童腹泻疾病的一个新病因，据估计仅在亚洲和非洲就造成20万2岁以下的儿童死亡。这些寄生虫疾病每年都会对数百万的家庭造成严重影响，因此抗寄生虫疾病的药物研发具有十分重大的社会意义。

3、近年来，深度学习的方法得到广泛应用，能够从大规模数据中提取重要的数据特征。知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(point)和边(edge)组成。在知识图谱中，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的异质信息(heterogeneous information)连接在一起而得到的一个关系网络。

4、现有的抗寄生虫疾病药物筛选方法得到的药物筛选结果不够准确，筛选效果较差，无法满足抗寄生虫疾病药物研发的需求。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法，能够有效克服现有技术所存在的药物筛选结果不够准确，筛选效果较差的缺陷。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

5、一种基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法，包括以下步骤：

6、s1、构建包含药物、基因、疾病三个节点的知识图谱；

7、s2、使用知识图谱嵌入模型kge学习知识图谱中实体和关系的低维表示；

8、s3、结合知识图谱嵌入模型kge提取出的异质信息，以及分子摩尔指纹和蛋白质描述符表示的结构信息，得到相应的药物筛选预测结果。

9、优选地，s1中构建包含药物、基因、疾病三个节点的知识图谱，包括：

10、s11、在kegg数据库中搜集与抗寄生虫疾病相关的药物；

11、s12、基于搜集到的药物，在drugbank数据库和ncbi数据库中找到对应的基因；

12、s13、基于找到的基因，在ncbi数据库中搜集药物对应的相关的寄生虫id。

13、优选地，s1中构建包含药物、基因、疾病三个节点的知识图谱，包括：

14、对于无法通过基因构建与药物之间关系的寄生虫疾病，通过基因的同源基因，在ncbi数据库中获取基因与寄生虫之间的关系。

15、优选地，s2中使用知识图谱嵌入模型kge学习知识图谱中实体和关系的低维表示，包括：

16、s21、将实体和关系在连续向量空间中表示，并初始化为随机值；

17、s22、利用评分函数计算两个实体相对于关系类型的距离；

18、s23、将输出损失传递给优化器，以更新初始嵌入。

19、优选地，s22中利用评分函数计算两个实体相对于关系类型的距离，包括：

20、评分函数fr(h,t)采用下式表示：

21、

22、其中，(h,r,t)为三元组，h表示头部实体，r表示关系，t表示尾部实体，mr为与关系r相联系的矩阵，i、j分别为矩阵的行、列数，d表示维度。

23、优选地，s3中结合知识图谱嵌入模型kge提取出的异质信息，以及分子摩尔指纹和蛋白质描述符表示的结构信息，得到相应的药物筛选预测结果，包括：

24、利用神经分解机nfm对知识图谱嵌入模型kge提取出的异质信息，以及分子摩尔指纹和蛋白质描述符表示的结构信息进行集成，使用双交互层进行组合优化，通过前馈神经网络输出药物筛选预测结果；

25、其中，知识图谱嵌入模型kge采用dismult模型。

26、(三)有益效果

27、与现有技术相比，本发明所提供的一种基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法，构建包含药物、基因、疾病三个节点的知识图谱，使用知识图谱嵌入模型kge学习知识图谱中实体和关系的低维表示，结合知识图谱嵌入模型kge提取出的异质信息，以及分子摩尔指纹和蛋白质描述符表示的结构信息，得到相应的药物筛选预测结果，基于知识图谱构建了一个抗寄生虫疾病药物的预测框架pd-kg，利用该预测框架pd-kg进行抗寄生虫疾病药物筛选，弥补了现有技术的空白，同时能够对抗寄生虫疾病药物进行准确筛选，筛选效果较好。

技术特征：

1.一种基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法，其特征在于：s1中构建包含药物、基因、疾病三个节点的知识图谱，包括：

3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法，其特征在于：s1中构建包含药物、基因、疾病三个节点的知识图谱，包括：

4.根据权利要求2所述的基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法，其特征在于：s2中使用知识图谱嵌入模型kge学习知识图谱中实体和关系的低维表示，包括：

5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法，其特征在于：s22中利用评分函数计算两个实体相对于关系类型的距离，包括：

6.根据权利要求4所述的基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法，其特征在于：s3中结合知识图谱嵌入模型kge提取出的异质信息，以及分子摩尔指纹和蛋白质描述符表示的结构信息，得到相应的药物筛选预测结果，包括：

技术总结
本发明涉及药物筛选，具体涉及一种基于知识图谱的抗寄生虫疾病药物筛选方法，构建包含药物、基因、疾病三个节点的知识图谱；使用知识图谱嵌入模型KGE学习知识图谱中实体和关系的低维表示；结合知识图谱嵌入模型KGE提取出的异质信息，以及分子摩尔指纹和蛋白质描述符表示的结构信息，得到相应的药物筛选预测结果；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的药物筛选结果不够准确，筛选效果较差的缺陷。

技术研发人员：赵俊,岳振宇,蒋颖慧,胡航,高皖陵
受保护的技术使用者：安徽农业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15