一种基于状态空间模型和时频变换的药物靶标亲和度预测方法

本发明公开了一种基于状态空间模型和时频变换的药物靶标亲和度预测方法，属于药物靶标亲和度预测领域，该方法包括以下步骤：构建药物‑靶标亲和数据集，对所述药物‑靶标亲和数据集进行序列表示得到药物序列和靶标序列；基于状态空间模型和爱因斯坦矩阵乘法进行频域信道混合的过程构建药物靶标亲和力预测模型；将所述药物序列和靶标序列输入所述药物靶标亲和力预测模型得到最终的亲和度预测。本发明能够充分利用药物和靶标的序列信息，提高预测的准确性和效率，对于药物发现和优化具有重要的应用价值。