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基于符号网络的药物靶标相互作用关系预测

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药物-靶标相互作用(DTI)预测在新药物研发中具有重要意义.大多数计算方法将其建模为二元预测问题,忽视了DTI的具体类型.考虑DTI的积极或消极作用,将有利于研究多种药物对共同靶标的综合作用机理.通过构建药物靶标符号网络,将DTI预测问题转化为药物与靶标异构网络的符号链路预测问题,并引入Logistic回归与随机游走构建学习系统.在两个数据集进行实验,其预测结果呈现出良好的指标,表明该思路的可行性.
Drug-Target Interactions Prediction Based on Signed Networks

雷涵清、蒋亚健、习智威、张万成、陈明

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湖南师范大学信息科学与工程学院,长沙 410081

药物-靶标相互作用 符号网络 链路预测 Logistic回归 随机游走

湖南省教育厅科学研究项目湖南省大学生创新创业训练计划

18C0016S202010542075

2022

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.12.012

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
年,卷(期)：2022.28(12)
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