本文關(guān)鍵詞：基于多標(biāo)記學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)藥物-靶標(biāo)相互作用　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年15期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：對(duì)藥物-靶標(biāo)關(guān)聯(lián)進(jìn)行了研究,提出基于弱標(biāo)記和多信息融合的藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)方法 PDML。通過與其他方法對(duì)比和數(shù)據(jù)庫檢索驗(yàn)證評(píng)估PDML模型的性能:與Yamanishi提出的方法、RLSMDA、Lap RLS及Net CBP相比,除在核受體數(shù)據(jù)集中該方法在AUC上的性能比Lap RLS略有降低之外,模型在敏感性、特異性、AUC和AUPR上的性能均優(yōu)于其他四種方法;提取前5個(gè)預(yù)測(cè)分值最高的藥物-靶標(biāo)對(duì),這些藥物-靶標(biāo)對(duì)能通過檢索Drug Bank、Super Target和KEGG數(shù)據(jù)庫而得到驗(yàn)證。
[Abstract]:The drug target association were studied. The proposed method for performance prediction of PDML. weak labeling and multi information fusion of drug target interaction based on PDML model retrieval validation by comparison with other methods and database: RLSMDA method, proposed by Yamanishi, RLS and Net compared to Lap CBP, in addition to performance in the data set of nuclear receptors methods on the AUC is slightly lower than the Lap model in RLS, sensitivity, specificity, AUC and AUPR on the properties are better than the other four methods; extracting the former 5 prediction score the highest drug target of these drug target pairs by searching Drug Bank, Super Target and KEGG database is verified.

【作者單位】： 長(zhǎng)沙醫(yī)學(xué)院信息工程學(xué)院;長(zhǎng)沙醫(yī)學(xué)院藥學(xué)院;
【基金】：湖南省教育廳優(yōu)秀青年項(xiàng)目(No.14B023);湖南省教育廳一般項(xiàng)目(No.13C1108,No.14C0115)
【分類號(hào)】：R96;TP181
【正文快照】： 1引言藥物靶標(biāo)是指與疾病的發(fā)生有因果關(guān)系或者參與疾病的發(fā)展過程,并通過藥物對(duì)其進(jìn)行調(diào)節(jié)而實(shí)現(xiàn)治療目的的生物分子[1]。網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)技術(shù)[2]為尋找藥物靶標(biāo)提供了全新的手段,其研究結(jié)果認(rèn)為:具有多藥理性的藥物可能與多個(gè)靶標(biāo)發(fā)生低親和力相互作用,從而可能使得該藥物對(duì)各靶

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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本文編號(hào)：1402859