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发布时间：2022-08-09 09:52

　　近些年,新闻中频繁报道临床不良药物反应事件（Adverse Drug Reactions,ADRs）,据估计,美国每年有44,000至98,000人死于ADRs,无疑增加了医疗风险和经济损失。预测潜在的药物相互作用（Drug-Drug Interaction,DDI）可以在药物实验阶段和临床用药阶段提供数据支持。DDI是指联合用药时,药物之间互相增强或减弱药物反应,作用结果包括无关、协同、相加和拮抗四种。本文旨在通过预测潜在的DDI关系,给出不良药物反应发生的概率,从而提供药物实验支持和临床用药指导。本文从药物表型、治疗学、化学结构和基因组学四个药物属性数据出发,构建了一个基于药物属性的预测模型（Drug-attribute Prediction Model,DAPM）。根据数据特点,本文使用Tanimoto相似度分别计算了4种特征相似度,作为模型的训练特征。随后运用Logistic回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、kNN、随机森林等6种算法进行对比试验,预测潜在的DDI关系,若概率大于50%,即为潜在ADR。针对该模型,本文基于数据层面和网络结构层面,提出了两个优化策略,极大的提... 

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文主要工作
    1.4 论文章节安排
第二章 相关理论基础
    2.1 算法相关理论
        2.1.1 图论
        2.1.2 复杂网络
    2.2 多层网络相关理论
        2.2.1 多层网络基本概念
        2.2.2 多层网络拓扑特性
    2.3 二分类算法
    2.4 本章小结
第三章 基于药物属性的DDI预测模型构建与分析
    3.1 药物相关数据
    3.2 四维网络DDI预测模型
        3.2.1 One-class SVM改进分类数据
        3.2.2 相似度计算
        3.2.3 DAPM四维预测模型
    3.3 DAMN四维多层网络模型
        3.3.1 层内邻接矩阵构建
        3.3.2 层间邻接矩阵构建
        3.3.3 超拉普拉斯矩阵构建
    3.4 RWLR随机游走优化多层网络稳态矩阵
        3.4.1 RWLR随机游走算法
        3.4.2 种子节点选取
        3.4.3 改进的DDI预测实验
    3.5 模型性能评估
    3.6 本章小结
第四章 实验结果分析
    4.1 数据处理结果分析
    4.2 ADR网络拓扑分析
    4.3 DAMN四维多层网络拓扑分析
    4.4 DAPM四维数据预测结果分析
        4.4.1 预测实验参数调优
        4.4.2 算法性能评估结果
    4.5 RWLR随机游走分析
        4.5.1 获取最优随机游走参数
        4.5.2 随机游走实验结果
    4.6 改进网络的DDI预测结果分析
    4.7 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文总结
    5.2 工作展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3672339