本文關(guān)鍵詞： G蛋白質(zhì)偶聯(lián)受體 藥物 特征抽取 預(yù)測　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2015年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：準(zhǔn)確預(yù)測G蛋白質(zhì)偶聯(lián)受體(GPCR)是否與藥物(Drug)相互作用是新藥開發(fā)的關(guān)鍵步驟之一。從時(shí)間和費(fèi)用方面來說,通過生物實(shí)驗(yàn)的方法來確定GPCR-Drug是否相互作用的代價(jià)是昂貴的。因此,直接從蛋白質(zhì)序列出發(fā)預(yù)測GPCR-Drug的相互作用具有重要的意義。提出了一種基于序列的GPCR-Drug相互作用預(yù)測方法:從蛋白質(zhì)序列抽取進(jìn)化信息特征;對藥物抽取指紋特征;基于上述兩種特征,使用基于證據(jù)理論的K近鄰算法進(jìn)行分類預(yù)測。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所述方法的有效性。
[Abstract]:Accurate prediction of the interaction of G protein-coupled receptor (GPCR) with the drug Drugis is one of the key steps in the development of new drugs, both in terms of time and cost. It is expensive to determine whether GPCR-Drug interacts with each other by biological experiments. It is of great significance to predict the interaction of GPCR-Drug directly from protein sequences. A GPCR-Drug interaction prediction method based on sequence is proposed. Extraction of evolutionary information from protein sequences; Fingerprint feature of drug extraction; Based on the above two characteristics, the K-nearest neighbor algorithm based on evidence theory is used to classify and predict. The experimental results on the standard data set show the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;中國電子科技集團(tuán)公司第28研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61373062) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20141403)資助
【分類號】：R96;TP391.1
【正文快照】： 到稿日期:2014-06-01返修日期:2014-08-25本文受國家自然科學(xué)基金(61373062),江蘇省自然科學(xué)基金(BK20141403)資助。1引言G蛋白偶聯(lián)受體(G Protein-Coupled Receptors,GPCRs)是一大類膜蛋白受體的統(tǒng)稱,因能結(jié)合G蛋白質(zhì)并調(diào)節(jié)其活性而得名。與G蛋白偶聯(lián)受體相關(guān)的G蛋白在受體信

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1465165