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融合异构知识网络元路径特征的药物知识发现方法研究——以药物-靶标关系预测为例

数据分析与知识发现 2023年

作者：朱祥张云秋孙绍丹张莉曼南京理工大学网络空间安全学院吉林大学公共卫生学院医学信息学系

[目的] 本研究提出一种融合异构知识网络元路径特征的药物知识发现方法，以进一步提高药物知识发现性能。 [方法] 首先构建一个包含4种实体类型和6种关系类型药物异构知识网络，然后基于知识网络元路径和HeteSim算法获得药物-目标实体... 详细信息

[目的] 本研究提出一种融合异构知识网络元路径特征的药物知识发现方法，以进一步提高药物知识发现性能。 [方法] 首先构建一个包含4种实体类型和6种关系类型药物异构知识网络，然后基于知识网络元路径和HeteSim算法获得药物-目标实体间的多维元路径特征，进而将得到的元路径特征与药物相似性、目标实体相似性特征相融合，作为机器学习模型的特征输入实现药物知识发现。 [结果] 构建的药物异构知识网络共包含12015个节点和1895445个边。以药物-靶标关系预测为例计算得到了药物-靶标间的21维HeteSim特征。实证研究表明，本方法的AUC值在3种机器学习模型上均取得了最高值（XGBoost=0.993，RF=0.990，SVM=0.975）。此外，准确率、精准率、F值也高于其它两种对比方法。并且通过对20个预测结果进行文献查找，发现部分预测结果可以得到先前文献的证据支持。 [局限] 虽然使用了PU学习策略来降低样本不平衡所带来的影响，但依然会造成一部分结果的失真。 [结论] 本研究提出的药物知识发现方法具有一定的先进性和有效性，具有一定的理论和方法借鉴意义。

关键词：药物知识发现异构知识网络元路径机器学习药物-靶标

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面向药物知识发现的天然产物—靶标预测网络模型研究

面向药物知识发现的天然产物—靶标预测网络模型研究

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作者：孙文腾华东理工大学

学位级别：硕士

计算机辅助药物设计是以计算机化学为基础,通过计算机计算模拟和预测药物与受体生物大分子之间的关系,用于设计和优化先导化合物的方法。计算机辅助药物设计,在很大程度上提高了药物设计研发的成本,缩短了药物研发设计周期。本论文使用... 详细信息

计算机辅助药物设计是以计算机化学为基础,通过计算机计算模拟和预测药物与受体生物大分子之间的关系,用于设计和优化先导化合物的方法。计算机辅助药物设计,在很大程度上提高了药物设计研发的成本,缩短了药物研发设计周期。本论文使用计算机辅助药物设计方法寻找天然产物-靶标相互作用的信息。网络药理学是计算机辅助药物设计中一种重要的研究方法,采用数学领域图论的研究手段,借助网络的概念、属性和复杂网络的研究方法,将生物体中各种生物分子及其相互作用加以抽象为网络图中的边和点。组成一个包含多个体、多层次相互作用的复杂网络。本文对传统网络药理学网络分析方法进行了分析和学习,改进了传统节点相似度算法,并在新的算法中引入了分子级相似度的化学性质作为评定。根据不同算法的改进和学习,提升了对于天然产物-靶标网络预测的准确率。本文主要工作如下：（1）通过构建药物化学成分库,建立了一个具有较强交互性的数据平台,通过自身平台,同时联系一些大型药理学术数据库完成了数据收集,构建了天然产物-靶标网络;（2）通过对传统图论节点相似度算法的分析和学习,引入节点相似度传播算法,将原始算法关注的局部相似度扩展到传播相似度的层面;（3）进一步优化算法,提出了分子+传播节点相似度算法。将算法中融入了节点分子级相似度化学属性,考虑了网络的自身研究属性;（4）通过交叉验证的方式,对算法中涉及的参数进行分析比较,包括加权值,准确率等。同时,对比了不同算法的侧重以及预测性能。

关键词：计算机辅助药物设计药物知识发现网络药理学节点相似度算法

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国内药物重定位研究的主题及发展脉络分析

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中国新药杂志 2020年第22期29卷 2541-2551页

作者：邰杨芳王帅张芬利于琦贺培凤山西医科大学管理学院太原030001

目的:分析目前国内药物重定位领域的主要研究主题和研究主题的演化过程,从而揭示药物重定位研究现状,展现其研究脉络。方法:首先使用计算机检索期刊数据库中药物重定位领域相关文献,经筛选后最终纳入229篇文献。然后基于混合关键词策略... 详细信息

目的:分析目前国内药物重定位领域的主要研究主题和研究主题的演化过程,从而揭示药物重定位研究现状,展现其研究脉络。方法:首先使用计算机检索期刊数据库中药物重定位领域相关文献,经筛选后最终纳入229篇文献。然后基于混合关键词策略筛选文献的主要主题特征词,并围绕主要主题特征词进行网络可视化、聚类分析和演化分析。最后对该领域的研究热点和发展脉络进行了梳理与讨论。结果:国内关于药物重定位领域的研究按研究方法和数据可分为2个大类6个热点,一类是基于试验数据的药物知识发现,另一类是基于科学数据的药物知识挖掘。前者基于临床试验,多以药物分子和细胞受体的作用关系研究为主,通过建立临床模型发现药物的潜在作用。后者基于计算机技术,多以科学数据间的相关关系为研究对象,通过计算机构建数据模型进行药物知识发现。在该领域研究的萌芽期多以中药知识发现为主,发展期则开始转向抗癌药物研究,至稳定期,研究进一步转向更微观的层面。结论:总体来看,国内关于该领域的研究起步缓慢,但近几年发展迅速,相关研究主要基于计算机技术和临床试验,前者偏向于预测,而后者偏向于验证。早期研究大多基于已有临床试验和文献的数据发掘,多以中药研究发现配伍规律。在不断的发展中,研究落脚点从宏观向微观进行转变,计算机技术和临床试验也进行了有机的结合,该领域研究慢慢走向成熟。

关键词：药物重定位药物知识发现研究主题发展脉络

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基于MeSH及混合关键词策略的我国药物重定位研究的演化脉络分析

基于MeSH及混合关键词策略的我国药物重定位研究的演化脉络分析

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作者：王帅山西医科大学

学位级别：硕士

目的:分析目前国内药物重定位领域的主要研究主题和研究主题的演化过程,从而揭示药物重定位研究现状,展现其研究脉络。方法:首先使用计算机检索期刊数据库中药物重定位领域相关文献,经筛选后最终纳入229篇文献。然后基于混合关键词策略筛选文献的主要主题特征词,并围绕主要主题特征词进行网络可视化、聚类分析和演化分析。最后对该领域的研究热点和发展脉络进行了梳理与讨论。结果:国内关于药物重定位领域的研究按研究方法和数据可分为两个大类六个热点,一类是基于试验数据的药物知识发现,另一类是基于科学数据的药物知识挖掘。前者基于临床试验,多以药物分子和细胞受体的作用关系研究为主,通过建立临床模型发现药物的潜在作用。后者基于计算机技术,多以科学数据间的相关关系为研究对象,通过计算机构建数据模型进行药物知识发现。在该领域研究的萌芽期多以中药知识发现为主,发展期则开始转向抗癌药物研究,至稳定期,研究进一步转向更微观的层面。结论:总体来看,国内关于该领域的研究起步缓慢,但近几年发展迅速,相关研究主要基于计算机技术和临床试验,前者偏向于预测,而后者偏向于验证。早期研究大多基于已有临床试验和文献的数据发掘,多以中药研究发现配伍规律。在不断的发展中,研究落脚点从宏观向微观进行转变,计算机技术和临床试验也进行了有机的结合,领域研究慢慢走向了成熟。

关键词：药物重定位药物知识发现研究主题发展脉络

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