摘要
本发明公开了一种基于基因组学的帕金森病药物靶点预测模型构建方法,涉及药物研发技术领域,包括以下步骤:收集帕金森病患者相关的基因组学、转录组学及蛋白质组学数据,进行质量控制与标准化处理;通过差异表达分析和功能富集,识别与帕金森病相关的关键基因及信号通路,确定潜在药物靶点范围。本发明通过整合帕金森病患者的基因组学、转录组学和蛋白质组学数据,能够全面分析帕金森病相关的分子机制,结合蚁群算法优化多靶点组合,有效克服了传统单靶点模型难以捕捉复杂疾病网络全面性的局限,显著提高了靶点预测的准确性,为药物研发提供了更加可靠的作用靶点,减少了临床试验的失败率。
技术关键词
预测模型构建方法
帕金森病药物
帕金森病患者
差异表达分析
基因
节点
多靶点
转录组学
富集
Dijkstra算法
网络拓扑
多层前馈神经网络
KEGG数据库
神经网络模型训练
关键信号通路
药物研发技术
蚁群算法优化
分子
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络预测模型
参数优化方法
BP神经网络预测
数字孪生模型
参数优化系统
引物
基因芯片
分子辅助育种
分子标记辅助
试剂盒
疾病风险预测模型
风险预测装置
位点
全基因组测序数据
全基因组关联分析