基于异构网络的标签传播算法预测药物靶点关系

发布时间：2019-03-31 19:24

【摘要】：识别新的药物靶点作用关系是当前药物研究的关键,在网络标签传播算法的基础上,提出了一种融合异构网络信息的药物靶点预测策略。首先计算药物相似性和靶点相似性,并结合已知的药物靶点作用关系构建异构网络。然后充分融合药物化合物和靶蛋白信息,分别在药物相似性和靶点相似性同构网络中轮流执行改进的标签传播算法,在传播过程中通过异构网络接收另一个同构网络的信息。最后通过在四个经典数据集上测试,并与网络方法 BLM-NII、NRWRH算法进行比较,结果表明用该策略可获得较高的ROC和PR曲线面积,具有较高的预测精度。
[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.
【作者单位】： 西安石油大学计算机学院;西北工业大学自动化学院;
【基金】：陕西省自然科学基础研究计划资助项目支持(2014JQ5193) 陕西省工业科技攻关资助项目(2015GY102)
【分类号】：R96;TP301.6

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