準確識別藥物-靶標之間的相互作用對藥物研發(fā)至關(guān)重要。不僅可以加深我們對藥物作用機制的理解,在藥理學(xué)方面,也有助于藥物的重新定位。由于傳統(tǒng)的實驗方法受到通量和成本的限制,因此發(fā)展有效的計算方法對藥物和靶標相互作用進行預(yù)測具有重要的意義。目前已經(jīng)有多種計算方法用于識別藥物和靶標之間的相互作用,但其準確率較低,進而需要開發(fā)更加先進的算法來提高預(yù)測的準確度。深度學(xué)習(xí),作為一類新型的機器學(xué)習(xí)算法,已經(jīng)在眾多領(lǐng)域取得了成功。因此,本論文在已有的計算方法的基礎(chǔ)上,從系統(tǒng)生物學(xué)和網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)的角度出發(fā),充分利用已有的公共數(shù)據(jù)庫中的海量數(shù)據(jù)資源,整合藥物和靶標的多種信息,采用多種深度學(xué)習(xí)算法,建立了更加高效、準確的藥物-靶標相互作用預(yù)測模型。具體的研究內(nèi)容包括以下三部分:論文的第一章概述了識別藥物-靶標相互作用的研究背景及研究意義。然后概述了現(xiàn)有的研究方法及國內(nèi)外的研究進展,并從不同的角度分析了這些方法的優(yōu)點及其局限性。然后,在此基礎(chǔ)上對深度學(xué)習(xí)算法進行了簡單闡述。重點介紹了我們工作中所用到的幾種深度學(xué)習(xí)算法,并從原理上分析了深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢及其在藥物研發(fā)領(lǐng)域的一些應(yīng)用。論文的第二章研究的是基于深度學(xué)習(xí)...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 藥物-靶標相互作用預(yù)測概述
    1.1 藥物-靶標相互作用預(yù)測的研究意義
    1.2 藥物-靶標相互作用預(yù)測的研究方法
        1.2.1 基于配體的預(yù)測方法
        1.2.2 基于結(jié)構(gòu)的預(yù)測方法
        1.2.3 基于分子動力學(xué)模擬方法
        1.2.4 基于機器學(xué)習(xí)的預(yù)測方法
    1.3 現(xiàn)有預(yù)測方法存在的問題分析
    1.4 深度學(xué)習(xí)方法概述
        1.4.1 深度學(xué)習(xí)基本概念
        1.4.2 幾種深度學(xué)習(xí)方法簡述
        1.4.3 在藥物-靶標相互作用預(yù)測中的應(yīng)用
    1.5 本文的主要工作
第二章 基于深度學(xué)習(xí)的藥物-靶標相互作用預(yù)測
    2.1 背景介紹
    2.2 材料和方法
        2.2.1 數(shù)據(jù)集
        2.2.2 特征提取
        2.2.3 數(shù)據(jù)分組
        2.2.4 深度學(xué)習(xí)模型
        2.2.5 模型訓(xùn)練和實現(xiàn)
        2.2.6 模型的評價標準
    2.3 結(jié)果討論
        2.3.1 超參數(shù)優(yōu)化
        2.3.2 模型總體性能
        2.3.3 外部驗證結(jié)果
        2.3.4 高階特征可視化
        2.3.5 模型訓(xùn)練過程可視化
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于深度學(xué)習(xí)的藥物-靶標結(jié)合親和力預(yù)測
    3.1 背景介紹
    3.2 材料和方法
        3.2.1 數(shù)據(jù)集
        3.2.2 特征提取
        3.2.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.4 模型訓(xùn)練和實現(xiàn)
    3.3 結(jié)果討論
        3.3.1 超參數(shù)優(yōu)化
        3.3.2 基于兩種描述符的模型性能比較
        3.3.3 基于不同分組的模型性能比較
        3.3.4 與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型性能的比較
    3.4 本章小結(jié)
參考文獻
在學(xué)期間學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號：3743574