關(guān)鍵詞:多標(biāo)記學(xué)習(xí) 多信息融合 藥物相似性
摘要:對藥物-靶標(biāo)關(guān)聯(lián)進行了研究,提出基于弱標(biāo)記和多信息融合的藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測方法PDML.通過與其他方法對比和數(shù)據(jù)庫檢索驗證評估PDML模型的性能:與Yamanishi提出的方法、RLSMDA、LapRLS及NetCBP相比,除在核受體數(shù)據(jù)集中該方法在AUC上的性能比LapRLS略有降低之外,模型在敏感性,特異性、AUC和AUPR上的性能均優(yōu)于其他四種方法;提取前5個預(yù)測分值最高的藥物-靶標(biāo)對,這些藥物-靶標(biāo)對能通過檢索DrugBank、SuperTarget和KEGG數(shù)據(jù)庫而得到驗證。
長沙醫(yī)學(xué)院學(xué)報雜志要求:
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