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题名一种多信息融合的药物-靶标关联预测算法
被引量：4
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作者
彭利红
李泽军
陈敏
任日丽
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机构
长沙医学院计算机系
湖南工学院计算机与信息科学学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期218-223,229,共7页
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基金
湖南省教育厅优秀青年基金资助项目(14B023)
湖南省教育厅基金资助一般项目(13C1108)
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文摘
在药物结构相似性和靶标序列相似性的基础上,结合药物-靶标相互作用网络信息,考虑分类器和数据集合分布的复杂性,提出一种半监督学习算法预测药物与靶标之间的关联。实验结果表明,该算法的预测性能较DBSI,KBMF2K等算法有所提高。对其预测到的药物-靶标相互作用数据进行打分并排序,从中提取前30%的数据,其中有部分相互作用可在KEGG,Drug Bank,Super Target和Ch EMBL数据库中得到验证。
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关键词
多信息融合
半监督学习
药物-靶标相互作用网络
药物相似性
靶标相似性
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Keywords
multi-information fusion
semi-supervised learning
drug-target interactions network
drug similarity
target similarity
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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