一种多信息融合的药物-靶标关联预测算法
A Drug-target Association Prediction Algorithm with Multi-information Fusion作者机构：长沙医学院计算机系长沙410219 湖南工学院计算机与信息科学学院湖南衡阳421002
出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期：2016年第42卷第6期
页 面：218-223,229页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
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)
主 题：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
摘 要：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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