本文關(guān)鍵詞：基于種群密集度的GEP算法挖掘藥物不良反應(yīng)　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2015年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：已有的藥品安全性評價(jià)方法需要知道各參數(shù)之間的聯(lián)系,且過程復(fù)雜,或者人為選擇統(tǒng)計(jì)模型。針對這種情況,提出了藥物不良反應(yīng)(ADR)監(jiān)測的新方法——基于種群密集度的基因表達(dá)式編程算法。該算法在進(jìn)化中適時(shí)計(jì)算種群密集度,以判斷種群多樣性。如果出現(xiàn)搜索遲鈍,自動對種群進(jìn)行新陳代謝,引入新個(gè)體;同時(shí)算法自動進(jìn)化ADR人數(shù)公式所需的常數(shù),構(gòu)造ADR人數(shù)公式。與標(biāo)準(zhǔn)GEP算法相比,實(shí)驗(yàn)表明新方法簡單有效,平均進(jìn)化代數(shù)減少約10.8%,平均最高適應(yīng)度提高約5%。
[Abstract]:Existing drug safety evaluation methods need to know the relationship between the parameters, and the process is complex, or artificially select the statistical model. A new method of ADR-based genetic expression programming based on population density is proposed, which calculates population density in evolution. In order to judge the diversity of the population, if the search is slow, the population can be metabolized automatically and a new individual will be introduced. At the same time, the algorithm automatically evolves the constant required for the ADR number formula and constructs the ADR number formula. Compared with the standard GEP algorithm, the experiment shows that the new method is simple and effective, and the average evolutionary algebra is reduced by about 10.8%. The average maximum fitness increased about 5%.
【作者單位】： 西南民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西南財(cái)經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院;四川大學(xué)華西醫(yī)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(61379019) 四川省學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人培養(yǎng)資金重點(diǎn)資助項(xiàng)目 西南民族大學(xué)中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2014NZYQN27)
【分類號】：R96;TP311.1
【正文快照】： 0引言現(xiàn)代藥品治療學(xué)的發(fā)展,不僅要治療好疾病,而且要防止發(fā)生可能或潛在的藥物不良反應(yīng)(adverse drug reaction,ADR)。要合理、安全、有效地用藥,必須明確認(rèn)識某藥可能發(fā)生的ADR譜。由于新藥臨床前各種因素的制約,對其ADR譜的認(rèn)識非常局限,必須通過藥品的上市后監(jiān)測(post-mar

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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10 姜s，

本文編號：1439768