基于多標(biāo)記學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)藥物-靶標(biāo)相互作用
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(duì)藥物-靶標(biāo)關(guān)聯(lián)進(jìn)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(cè)方法PDML.通過(guò)與其他方法對(duì)比和數(shù)據(jù)庫(kù)檢索驗(yàn)證評(píng)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(gè)預(yù)測(cè)分值最高的藥物-靶標(biāo)對(duì),這些藥物-靶標(biāo)對(duì)能通過(guò)檢索DrugBank、SuperTarget和KEGG數(shù)據(jù)庫(kù)而得到驗(yàn)證。
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