【摘要】：識別新的藥物靶點作用關(guān)系是當(dāng)前藥物研究的關(guān)鍵,在網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽傳播算法的基礎(chǔ)上,提出了一種融合異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)信息的藥物靶點預(yù)測策略。首先計算藥物相似性和靶點相似性,并結(jié)合已知的藥物靶點作用關(guān)系構(gòu)建異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。然后充分融合藥物化合物和靶蛋白信息,分別在藥物相似性和靶點相似性同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中輪流執(zhí)行改進(jìn)的標(biāo)簽傳播算法,在傳播過程中通過異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)接收另一個同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的信息。最后通過在四個經(jīng)典數(shù)據(jù)集上測試,并與網(wǎng)絡(luò)方法 BLM-NII、NRWRH算法進(jìn)行比較,結(jié)果表明用該策略可獲得較高的ROC和PR曲線面積,具有較高的預(yù)測精度。
[Abstract]:Identifying new drug target relationships is the key to drug research. Based on the network label propagation algorithm, a novel drug target prediction strategy based on heterogeneous network information is proposed. Firstly, drug similarity and target similarity are calculated, and a heterogeneous network is constructed based on the known drug target action relationship. Then, the information of drug compound and target protein is fully fused, and the improved label propagation algorithm is executed in the homogeneous network of drug similarity and target similarity respectively, and the information of another isomorphic network is received through heterogeneous network in the process of propagation. Finally, it is tested on four classical data sets and compared with the network method BLM-NII,NRWRH algorithm. The results show that the proposed strategy can obtain higher ROC and PR curve area, and has higher prediction accuracy.
【作者單位】： 西安石油大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃資助項目支持(2014JQ5193) 陜西省工業(yè)科技攻關(guān)資助項目(2015GY102)
【分類號】：R96;TP301.6

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本文編號：2451205