基于多標記學習預測藥物-靶標相互作用
彭利紅; 劉海燕; 任日麗; 馬俊; 王建芬 長沙醫學院信息工程學院; 長沙醫學院藥學院
關鍵詞：多標記學習 多信息融合 藥物相似性
摘要：對藥物-靶標關聯進行了研究,提出基于弱標記和多信息融合的藥物-靶標相互作用預測方法PDML.通過與其他方法對比和數據庫檢索驗證評估PDML模型的性能:與Yamanishi提出的方法、RLSMDA、LapRLS及NetCBP相比,除在核受體數據集中該方法在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上的性能均優于其他四種方法;提取前5個預測分值最高的藥物-靶標對,這些藥物-靶標對能通過檢索DrugBank、SuperTarget和KEGG數據庫而得到驗證。
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