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药物副作用关联网络构建和分析

发布时间:2020-01-31 04:10
【摘要】:在本研究中,我们的目的是用一个系统的方式和视角来理解和发现药物副作用之间的关联,并且提出了一个新的方式去发现药物的潜在副作用。通过SIDER2数据库,我们构建了药物和副作用的关联网络,并且在网络中引入链路预测的方法进行潜在副作用的预测。对SIDER2数据库的重组织和结合,我们对副作用关联网络的拓扑结构、内在联系以及社团结构等有了更多的认识。在显著关联的副作用网络中,我们也发现了一些从属于不同SOC分类的有强烈伴生性的副作用对。最后,基于我们构建的药物副作用关联网络,我们基于链路预测的理论构建了新的预测药物潜在副作用的方法,并对其进行多方面评价。最后,我们引入了副作用频率参数加入预测模型。结果显示,副作用频率的引入提高了预测准确率。
【图文】:

副作用,数据库,出现频率,统计图


国防科学技术大学研究生院硕士学位论文由于 SIDER2 数据库中具有频率的数据时从试验中得到的,我们认为更具有可信性,因此我们的工作主要采用的带有频率数据的药物-副作用对信息。经过统计,我们发现有个别副作用出现次数过少,或者发生频率极低。由于在统计和观察副作用的过程中,具有一定的主观性,并且考虑到误报和错误统计,我们定义如果一个副作用只出现了一次,且其发生频率低于 0.1%,那么这个副作用就作为离群值过滤掉。对整个数据库的进一步统计结果如图 2.1 所示:

副作用,关联网络,药物,关联矩阵


国防科学技术大学研究生院硕士学位论文药物中。那么,,如果我们在一个药物中发现了其中一个,很有也存在。基于这种想法,我们考虑构建一个副作用的关联网络建要从药物副总用关联网络中得到。药物副作用矩阵构建作用-副作用关联矩阵分为两个部分:建药物-副作用关联网络;择恰当的方法度量副作用之间的相似性;建副作用-副作用关联矩阵。先构建药物-副作用网络。这个网络可以直接由 SIDER2 数据库所示,绿色点表示药物,红色点表示副作用。这个药物-副作用元图,即其节点可以分为两部分,药物和副作用,而且每个边的节点指向另一个部分之中的节点。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:R96

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本文编号:2574918

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