基于多标记学习预测药物-靶标相互作用

发布时间：2018-01-09 23:03

  本文关键词：基于多标记学习预测药物-靶标相互作用　出处：《计算机工程与应用》2017年15期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 药物-靶标相互作用 多标记学习 多信息融合 药物-靶标相互作用网络 药物相似性

【摘要】：对药物-靶标关联进行了研究,提出基于弱标记和多信息融合的药物-靶标相互作用预测方法 PDML。通过与其他方法对比和数据库检索验证评估PDML模型的性能:与Yamanishi提出的方法、RLSMDA、Lap RLS及Net CBP相比,除在核受体数据集中该方法在AUC上的性能比Lap RLS略有降低之外,模型在敏感性、特异性、AUC和AUPR上的性能均优于其他四种方法;提取前5个预测分值最高的药物-靶标对,这些药物-靶标对能通过检索Drug Bank、Super Target和KEGG数据库而得到验证。
[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.

【作者单位】： 长沙医学院信息工程学院;长沙医学院药学院;
【基金】：湖南省教育厅优秀青年项目(No.14B023);湖南省教育厅一般项目(No.13C1108,No.14C0115)
【分类号】：R96;TP181
【正文快照】： 1引言药物靶标是指与疾病的发生有因果关系或者参与疾病的发展过程,并通过药物对其进行调节而实现治疗目的的生物分子[1]。网络药理学技术[2]为寻找药物靶标提供了全新的手段,其研究结果认为:具有多药理性的药物可能与多个靶标发生低亲和力相互作用,从而可能使得该药物对各靶

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 郭彦伸;郭宗儒;;多靶点药物分子设计[J];药学学报;2009年03期

【共引文献】

相关期刊论文 前7条

1 吴萌;谢永丽;岑山;周金明;;多靶点药物治疗前列腺癌研究进展[J];中国医药生物技术;2016年06期

2 彭利红;刘海燕;任日丽;马俊;王建芬;;基于多标记学习预测药物-靶标相互作用[J];计算机工程与应用;2017年15期

3 李凯;李爱秀;靳玉瑞;罗力;;天然产物来源的抗HIV-1多靶点抑制剂研究进展[J];中草药;2015年12期

4 李亚英;李燕;付新梅;何浩然;王景辉;;系统药理学法研究“上火”与氧化应激之间的关系[J];分子科学学报;2015年02期

5 沈坤;陈云;匡雨琼;李飞;;nNOS-PSD-95解耦联剂和加巴喷丁、普瑞巴林孪药的设计合成[J];南京医科大学学报(自然科学版);2014年10期

6 展鹏;李潇;康东伟;刘新泳;;抗艾滋病药物设计新策略:多靶点及多价态结合配体[J];中国药物化学杂志;2013年05期

7 杨照;方正;王志祥;韦萍;;Sorafenib硫脲衍生物的合成及活性研究[J];药学学报;2011年09期

，

本文编号：1402859