[發明專利]利用組分量化和可視化分析預測優化藥物功能的方法

有效

• 申請號: 201210328796.4
• 申請日: 2012-09-06
• 公開（公告）號: CN102798704A
• 公開（公告）日: 2012-11-28
• 發明（設計）人: 楊曄宏;黃卉
• 申請（專利權）人: 楊曄宏;黃卉
• 主分類號: G01N33/15
• 分類號: G01N33/15
• 代理公司: 北京市盛峰律師事務所 11337
• 代理人: 趙建剛

1.一種利用組分量化和可視化分析預測優化藥物功能的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，建立樹型存儲結構，所述樹型存儲結構包括根結點、第一層子結點、第二層子結點和第三層子結點；其中，所述第一層子結點為所述根結點的直接子結點，所述第二層子結點為所述第一層子結點的直接子結點，所述第三層子結點為所述第二層子結點的直接子結點；

所述第一層子結點用于存儲與各種類型的疾病分類分別對應的疾病代碼；

所述第二層子結點用于存儲與各種總藥效名稱分別對應的功能代碼；所述總藥效名稱指藥物與機體相互作用產生的總反應名稱；

所述第三層子結點用于存儲各種子藥效名稱；所述子藥效名稱指藥物與機體相互作用產生的子反應名稱；

其中，具有父子關系的第一疾病代碼、第一功能代碼和第一子藥效名稱的關系為：所述第一疾病代碼代表第一疾病、所述第一功能代碼代表第一總藥效；所述第一子藥效名稱代表第一子藥效；當患有第一疾病的機體食用指定藥物后，該指定藥物與機體作用后產生第一子藥效，第一子藥效屬于第一總藥效更細化的藥效；而第一子藥效為治療第一疾病的途徑和環節；

S2，特定藥物M的組分名稱為集合P_All＝{P₁，P₂，...P_n}；其中，n≥1；各組分在特定藥物M中的對應質量分數為集合K_All＝{K₁，K₂，...K_n}；當接收到任意的包含x個組分的組分名稱集合P＝{P₁，P₂，...P_x}以及對應的質量分數集合K＝{K₁，K₂，...K_x}時，其中，x≤n，對該集合P中的每一個組分P_i，均執行以下操作，得到子網絡映射圖集合W＝{W₁，W₂，...W_i，...W_x}；

根據已有藥物與藥效關系的信息，構建與該組分P_i相關的一個以上指定子藥效名稱；再以各個指定子藥效名稱為關鍵詞，根據S1得到的所述樹型存儲結構，獲得子網絡映射圖W_i，所述子網絡映射圖W_i是以組分P_i為根結點的三層樹狀分散圖，從內向外包括第一層結點、第二層結點和第三層結點；第三層結點即為所述各個指定子藥效名稱；第三層結點在所述樹型存儲結構中具有父子關系的第二層子結點即為第二層結點；第二層結點在所述樹型存儲結構中具有父子關系的第一層子結點即為第一層結點；

S3，將子網絡映射圖集合W＝{W₁，W₂，...W_i，...W_x}中的x個子網絡映射圖相互關聯，處于同一層結點中的各個組分對應的相同結點合并，得到總網絡映射圖；其中，同一層結點中合并后的結點稱為共享結點；

S4，根據下列公式計算所述x個組分的映射系數MC；

MC=(Σi=1xkiΣj=1yiCjilog2Gji)·]]>

exp(Σi=1x·(x-1)2L(Di)·FiΣi=1xyiBi)·]]>

log10(Σa,b∈{1,2,...,x}(ka+kb)(Σh=14(rahrbh)+Σh=16(tahtbh))Σh=112(qahqbh))]]>

其中，所述集合P中的所述組分P_i在其對應的子網絡映射圖W_i上共有y_i個第一層結點，構成的集合為對該DCⁱ集合中的每個第一層結點該直接連接的第二層結點總數為y_i個第一層結點分別直接連接的第二層結點總數構成集合每個第一層結點上間接連接的第三層結點總數為y_i個第一層結點分別間接連接的第三層結點總數構成集合其中j＝(1，2，...，y_i)。

在集合P＝{P₁，P₂，...P_x}中，任選2個不同組分的所有可能組合，構成集合PC＝{(P₁，P₂)，(P₁，P₃)，...，(P_x-1，P_x)}，其中集合PC中元素總數為：Cx2=x·(x-1)2;]]>

對于集合PC中的每個元素，對應兩個組分：組分P_i和組分P_j，其中i，j＝(1，2，...，x)且i≠j，組分P_i和組分P_j在總網絡映射圖中共享的第一層結點所組成的集合為D_s，L(D_s)表示D_s中的結點總數，其中則集合PC中所有元素對應的D_s組成的集合為：

D={D1,D2,...,Dx·(x-1)2};]]>

對集合D中的每個元素D_s分別執行以下操作，得到集合：

F={F1,F2,...,Fx·(x-1)2};]]>

集合F中任一元素F_i為E_i與E_j的和，其中，D_s中的任一元素為組分P_i和組分P_j在總網絡映射圖中共享的第一層結點，E_i為組分P_i在子網絡映射圖W_i中的直接子結點總數，E_j為組分P_j在子網絡映射圖W_j中的直接子結點總數；

y_i表示組分P_i在子映射網絡W_i上的第一層結點總數，B_i表示組分P_i在子映射網絡W_i上的第二層結點總數；

定義組分集合P＝{P₁，P₂，...P_x}對應的特征向量集合β＝{β₁、β₂，...β_x}；其中，特征向量集合β中各特征向量與組分名稱集合P_x中各組分分別對應；對于集合β中任意一個β_i，x≥i≥1；定義βi＝(R_i、T_i、Q_i)；

其中，R_i代表組分P_i的四氣特征向量，R_i＝(r_i¹、r_i²、r_i³、r_i⁴)，其中，r_i¹、r_i²、r_i³、r_i⁴分別代表組分P_i的溫、熱、寒、涼四氣屬性；根據組分P_i的四氣屬性的程度分別向r_i¹、r_i²、r_i³、r_i⁴賦值0或1或2；

T_i代表組分P_i的五味和毒性特征向量，T_i＝(t_i¹、t_i²、t_i³、t_i⁴、t_i⁵、t_i⁶)其中，t_i¹、t_i²、t_i³、t_i⁴、t_i⁵、t_i⁶分別代表組分Pi的辛、甘、酸、苦、咸、毒性六種屬性，根據組分P_i的五味和毒性的程度分別向t_i¹、t_i²、t_i³、t_i⁴、t_i⁵、t_i⁶賦值0或1或2；

Q_i代表組分P_i的歸經特征向量，Q_i＝(q_i¹、q_i²、q_i³、q_i⁴、q_i⁵、q_i⁶、q_i⁷、q_i⁸、q_i⁹、q_i¹⁰、q_i¹¹、q_i¹²)，其中，q_i¹、q_i²、q_i³、q_i⁴、q_i⁵、q_i⁶、q_i⁷、q_i⁸、q_i⁹、q_i¹⁰、q_i¹¹、q_i¹²分別代表組分P_i的肺、膀胱、脾、大腸、胃、小腸、肝、心包、心、腎、膽、三焦十二種歸經，并向這12種歸經分別賦值0或1；

S5，通過S4計算得到的所述x個組分的映射系數MC值的大小預測該x組分在特定質量配比下可能發揮的藥效作用。