本发明属于生物医药技术领域，公开了一种基于异构关联网络深度学习的药物重定位系统及方法，该系统包括预测工具模块、实验验证模块和对外服务模块。本发明提供的深度学习药物重定位系统的预测工具核心模块，利用电子病历数据更新“药物‑疾病”关联矩阵，融合电子病历、化学结构、靶蛋白序列、副作用和蛋白互作等药物信息及电子病历、本体和表型等疾病信息，生成药物相似矩阵和疾病相似矩阵，最终拼接三类矩阵生成“药物‑疾病”异构关联网络。本发明可显著提高药物研发的效率和精准性，实现临床数据和传统生物医学数据的深度挖掘，使之服务于医药卫生领域，促进药物未知作用机制的发现，加快新药研发进程，推动临床药学等相关学科发展。
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“基于异构关联网络深度学习的药物重定位系统及方法” 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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