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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种多模型综合集成药物重定位系统及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：CN117198408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202311155540.2，技术领域涉及：G16B50/00；该发明授权一种多模型综合集成药物重定位系统及方法是由舒坤贤;杨寅骑;李映红设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模型综合集成药物重定位系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物信息学和计算机科学领域，具体涉及一种多模型综合集成药物重定位系统及方法，方法包括在药物疾病数据库模块中提取数据集，采用数据集成模块对数据集统一处理；将统一处理后的数据集输入模型集成模块，每个算法模型按照自己的运行得到相应的药物疾病关联预测结果并输入列表集成模块；根据目标药物或目标疾病从列表集成模块中提取相关的药物疾病关联预测列表，并从性能计算模块中提取每一个药物疾病关联预测列表所对应算法模型的性能表现值；根据性能表现值，采用改进TOPSIS方法对相关的药物疾病关联预测列表进行修正优化，得到目标药物或目标疾病的优化药物疾病关联预测列表；本发明提高预测结果稳定性和普适性。

本发明授权一种多模型综合集成药物重定位系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种多模型综合集成药物重定位系统，其特征在于，包括： 药物重定位文献统计模块，用于同步pubmed数据库，根据关键字从所同步的pubmed数据库中检索药物重定位文献； 药物疾病数据库模块，用于同步DrugBank数据库、SIDER数据库、OMIM数据库、MimMiner数据库、Mesh数据库和DiseaseOntology数据库； 数据集成模块，用于对数据集进行统一处理，使其符合不同算法模型使用的规范和要求，并将处理后的数据集提供给模型集成模块； 模型集成模块，用于收集药物重定位文献统计模块所检索出的每一个药物重定位文献所使用的算法模型，接收数据集成模块输出结果并进行药物重定位预测，将每一个算法模型的药物疾病关联预测结果提供给列表集成模块；所述药物疾病关联预测结果包括多种药物疾病关联预测列表； 数据集成模块还包括： 药物疾病信息提取模块，用于从药物疾病数据库模块中提取数据集；所述数据集包括多种药物信息、多种疾病信息和多种药物疾病关联信息； 在药物疾病信息提取模块中，对药物重定位文献所涉及的所有药物和疾病数据进行整理，根据整理后的数据获取不同药物与不同疾病的关联数据、不同药物的关键字ID、不同疾病的关键字ID；然后在药物疾病数据库模块中，药物根据关键字ID获取自身的SMILES分子结构信息、和蛋白质的关联数据、副作用信息、与其他药物的相互作用信息；疾病根据关键字ID获取MESH描述信息、ontology描述信息； 信息矩阵转换模块，用于将药物疾病信息提取模块获取的各类信息转换为矩阵； 在信息矩阵转换模块中，采用01向量的模式构建多维向量用于特征表示，然后根据所获取的信息建立不同的药物疾病关联矩阵、药物化学结构邻接矩阵、药物靶点邻接矩阵、药物药物相互作用连接矩阵、药物副作用邻接矩阵； 相似性计算模块，用于根据信息矩阵转换模块的多个矩阵计算多种相似性矩阵； 性能计算模块，用于计算不同算法模型处理数据集成模块输出结果的性能表现，并将其提供给列表集成模块； 列表集成模块，用于接收并存储模型集成模块输出的每一个算法模型的药物疾病关联预测结果； 修正预测模块，用于根据目标药物或目标疾病提取相关的药物疾病关联预测列表，并采用改进TOPSIS方法进行修正优化，最终得到优化药物疾病关联预测列表。

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