第一部分:英文单词记录
1、drug 药物 2、repositioning 重新布置,重新定位 3、comprehensive 综合 4、Bi-random walk algorithm 随机游走算法
5、motivation 动机 6、aims to 以...为目标 7、identity 确定 8、indication 适应症 9、existing 目前的
10、promising 有希望的 11、alternative 供选择的 12、compromising 计算的 13、strategy 策略 14、proposed 计划
15、current 现在的 16、property 性能 17、to calculate 计算 18、respectively 各自地 19、sociation 基本群集
20、measures 措施 21、assumption 假想 22、associated 联系 23、and vice versa 反之亦然 24、utilizes 利用 25、potential 可能 26、feature 特征 27、to calculate 计算 28、interaction 交互 29、adopted 接受
30、computational 计算的 31、experiment 实验 32、demonstrate 证明 33、approach 方法 34、reliable 可靠地 35、prediction 语言 36、performance 性能 37、outperform 胜过 38、recent 近代的 39、approaches 处理
40、selected 挑选 41、confirm 确认 42、superior 优秀的 43、potential 潜在的 44、indication 适应症
45、repositioning 重新定位 46、genomics 基因体学 47、consuming 消耗 48、risk/risky 冒险 49、tremendously 惊人的 50、continuously 连续不断 51、investment 投资 52、approved 经...批准 53、in light of 根据 54、discovery 发现 55、identify 识别 56、repurposing 再利用 57、attract 吸引 58、pharmaceutical 药物 59、candidate 申请者
60、necessary 必要的 61、consequently 因此 62、repositioned 复位 63、generated 产生 64、revenue 收入
65、patent 专利 66、holder 持有人 67、treatment 治疗 68、originally 最初的 69、intended 打算
70、proposed 提议 71、predict 预报 72、direct 直接的 73、assumption 假想的 74、conduct 管理
75、multiple 多样的 76、construct 构造 77、discrimination 区别 78、implement 实施 79、classification 分类
80、heterogeneous 不均匀的 81、clustering 收集 82、unified 统一 83、framework 框架 84、iterative 反复
85、prioritization 优先化 86、simultaneously 同时的 87、integrated 完整的 88、formulated 配方制造
89、recommend 推荐 90、preferable 更好的 91、exploited 利用 92、adopt 收养 93、effective 有效的
94、mechanism 机制 95、measure 测量 96、potential 潜在的 97、aspect 方面 98、previous 早先的
99、interaction 互动 100、adjust 调整 101、analysis 分析 102、simultaneously 同时的 103、clustered 聚合
104、demonstrated 示范的 105、evaluate 估计 106、referred 参考 107、procedure 程序 108、collect 收集
109、heterogeneous 异种的 110、consisting 包括 111、standard 标准 112、obtain 获得 113、briefly 短暂的
114、analyze 分析 115、various 各种各样 116、cluster 群
第二部分:代码实现
#_Author_:Monkey
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
from numpy import * #python 中矩阵处理函数
import numpy as np
def Normalize(data):
total = sum(data)
return [i/total for i in data]
#读出药物疾病相关性文件,进行归一化,并放着矩阵中
RD_data = []
A = []
with open ("DiDrAMat.txt","r") as f:
for fLine in f:
row = [int(x) for x in fLine.split()]#读出文件,split默认按空格进行分割
if(len(row) > 0):
A.append(row)
row = Normalize(row)#调用归一化函数
RD_data.append(row)
f.close()
RD_data = mat(RD_data) # 列表转为矩阵 A归一化的矩阵
A = mat(A) # 药物疾病相关性矩阵
#读出药物相关性文件,存贮在矩阵中
MR_data = []
with open("DrugSimMat.txt","r") as f:
for fLine in f:
row = [float(x) for x in fLine.split()]
if(len(row) > 0):
MR_data.append(row)
MR_data = mat(MR_data) #药物相关性矩阵
f.close()
#读出疾病相关性文件,存储在矩阵中
MD_data = []
with open("DiseaseSimMat.txt","r") as f:
for fLine in f:
row = [float(x) for x in fLine.split()]
if(len(row) > 0):
MD_data.append(row)
MD_data = mat(MD_data) #疾病相关性矩阵
f.close()
#随机游走算法
alpha = 0.3
for i in range(50):
rflag = 1
lflag = 1
Rr_data = np.dot(RD_data,MR_data*0.3) + 0.7 * A #313*593 593*593 313*593
Rd_data = np.dot(MD_data,RD_data*0.3) + 0.7 * A #313*313 313*593 313*593
RD_data = (rflag*Rr_data + lflag*Rd_data)/2
#将最终的RD_data 游走后的矩阵 写进文件保存
np.savetxt("DiDrAMat_test.txt",RD_data)