我们旨在开发和验证一种新的图嵌入算法,用于嵌入药物-疾病-靶点网络以生成新的药物再利用假设。我们的模型将药物、疾病和靶点分别表示为主语、谓语和宾语。每个实体都由一个多维向量表示,谓语被视为从主语到宾语向量的平移向量。这些向量经过优化,以便当主语-谓语-宾语三元组表示已知的药物-疾病-靶点关系时,主语和谓语之间的总和向量应接近宾语的向量;否则,总和向量远离宾语。DTINet 数据集用于测试该算法并发现药物和疾病之间的未知联系。在交叉验证实验中,这种新算法优于原始 DTINet 模型。我们模型的 MRR(平均倒数排名)值约为 0.80,而原始模型的 MRR(平均倒数排名)值约为 0.70。此外,我们还识别并验证了几对新的治疗关系以及原始 DTINet 数据集中未记录的副作用关系。这种方法表现出色,预测的药物-疾病和药物-副作用关系与文献报道一致。这种新方法可用于分析各种类型的新兴生物医学和医疗保健相关知识图谱 (KG)。
我们已经审查了您的第510(k)节上述设备的意图上的第510(k)节,并确定该设备在1976年5月28日,在跨国商业的法律销售的谓语中,在1976年5月28日,与医疗设备的纳入日期相关的是,该设备在法律上销售的谓词在法律上销售的谓词,该设备在法律上销售的谓词是相等的,该谓语是在医疗设备上或已纳入了医疗设备的范围。不需要批准前市场批准申请(PMA)的化妆品法案(法案)。因此,您可能会销售该设备,但要遵守该法案的一般控制条款。该法案的一般控制条款包括年度注册,设备上市,良好的制造实践,标签和禁止品牌和掺假的禁令。
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