本发明公开了一种基于异构网络的G蛋白偶联受体(G‑Protein Coupled Receptor,GPCR)药物和靶向通路的预测方法及其生物学用途。该方法基于药物的化学子结构特征、基于药物的SMILES字符串信息特征、通路相关的蛋白质序列特征及通路相关疾病的表型特征的基础上，进而建立药物‑通路异构网络模型，并使用深度置信网络的方法预测药物‑通路相互作用关系。本发明提出的基于异构网络的GPCR药物和靶向通路的预测方法不仅预测精度高，鲁棒性好，而且可以成功预测出部分GPCR药物所作用的通路。该方法可用于药物‑通路相关性评估及临床患者用药参考等用途。
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“基于异构网络的GPCR药物和靶向通路的预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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