基于大型药物数据库的药物相互作用预测模型

发布时间：2017-10-09 07:26

  本文关键词：基于大型药物数据库的药物相互作用预测模型

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【摘要】：目的本文旨在建立一种便捷而有效的药物-药物相互作用(DDI)预测模型。方法从Drug Bank、SIDER等数据库获取相关药物数据,计算分子结构相似度、3D药效团相似度、相互作用组相似度、靶点相似度以及药物不良反应相似度。利用以上5种药物相似度,来提取特征属性,再用粒子群优化的支持向量机方法,根据特征属性进行建模,实施分类预测。结果在交叉验证中,该模型获得了较高的特异度和灵敏度(受试者工作特征曲线的曲线下面积0.97)。独立的外部药物相互作用数据库(Drugs.com)也验证了模型的正确性与合理性。结论本模型对于药物评价的安全性和有效性具有重要意义。
【作者单位】： 中国药科大学理学院;
【关键词】： 药物相互作用 相似度 支持向量机 粒子群算法
【基金】：中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(ZJ14040) 国家自然科学基金资助项目(81373482)
【分类号】：R96
【正文快照】： MIN Qian,LIAO Jun,LU Tao(School of Sciences,China Pharmaceuti-cal University,Nanjing 210009,China)对于药物研发以及临床安全,更早、更准确的进行药物-药物相互作用(drug-drug interaction,DDI)的监测评估至关重要。近年来,有一些基于相似性的DDI预测方法[1-3],其基本

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本文编号：998896