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基于符号网络的药物靶标相互作用关系预测
文献摘要：
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.
文献关键词：
药物-靶标相互作用;符号网络;链路预测;Logistic回归;随机游走
中图分类号：
作者姓名：
雷涵清;蒋亚健;习智威;张万成;陈明
作者机构：
湖南师范大学信息科学与工程学院,长沙 410081
文献出处：
引用格式：
[1]雷涵清;蒋亚健;习智威;张万成;陈明-.基于符号网络的药物靶标相互作用关系预测)[J].现代计算机,2022(12):65-68,74
A类：
B类：
符号网络,药物靶标,相互作用关系,DTI,新药,药物研发,体类,问题转化,异构网络,链路预测,随机游走,学习系统
AB值：
0.276916
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