基于多视角特征组合与随机森林的G蛋白偶联受体与药物相互作用预测

发布时间：2017-12-22 08:21

  本文关键词：基于多视角特征组合与随机森林的G蛋白偶联受体与药物相互作用预测　出处：《南京理工大学学报》2016年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为了提高G蛋白偶联受体(G-protein-coupled receptors,GPCR)与药物相互作用预测的精度,该文提出一种基于多视角特征组合与随机森林的GPCR-Drug相互作用预测新方法。该方法首先从氨基酸组成成分和蛋白质进化视角分别抽取GPCR的序列特征,并从分子指纹视角抽取药物分子的特征;将所抽取的多视角特征进行组合,得到GPCR-Drug配对的特征表示;基于所提出的GPCR-Drug特征表示方法,使用随机森林构建预测模型。在标准数据集上的交叉验证和独立测试结果验证了该文所述方法的有效性。
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;南京财经大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61373062) 江苏省自然科学基金(BK20141403) 江苏省“六大人才高峰”项目(2013-XXRJ-022)
【分类号】：R96
【正文快照】： G蛋白偶联受体(G-protein-coupled receptors,GPCR)作为一种特殊的膜蛋白,对于细胞完成正常的生命功能有着重要的意义。GPCR有着特殊的拓扑构象,包含7个α螺旋组成的跨膜结构域。这些结构域将GPCR分割为膜外N端(N-terminus)、膜内C端(C-terminus)、3个膜外环(O-loop)和3个膜内

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本文编号：1319079