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首页> 外文会议>2012 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine. >Network-based inferring drug-disease associations from chemical, genomic and phenotype data
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Network-based inferring drug-disease associations from chemical, genomic and phenotype data

机译：从化学，基因组和表型数据基于网络推断药物-疾病关联

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With the information of drug, disease phenotype and protein interactions accumulating rapidly, to investigate the relationships between drugs and diseases is a critical importance issue. Until recently, few studies attempt to discover drug-disease associations on a network basis. We integrate drug and phenotype information and protein interaction network together and apply a network propagation approach to infer and evaluate the likelihood of the probability between drug and disease based on gene expression profile. In the experiments, we adopt prostate cancer as our test data. We validate our results to the manually curated associations in Comparative Toxicogenomics Database. Our experimental studies show that our proposed method obtains high specificity and sensitivity (AUC=0.98) and clearly outperforms previous existing methods. Our proposed method discovers potential drug-disease associations that drew the attention of biologists and provides a new perspective for toxicogenomics and drug reposition evaluation.
机译：随着药物信息，疾病表型和蛋白质相互作用的迅速积累，研究药物与疾病之间的关系是至关重要的问题。直到最近，很少有研究试图通过网络发现药物-疾病的关联。我们将药物和表型信息以及蛋白质相互作用网络整合在一起，并应用网络传播方法来推断和评估基于基因表达谱的药物与疾病之间可能性的可能性。在实验中，我们采用前列腺癌作为测试数据。我们将结果验证为“比较毒物基因组学数据库”中的人工策划关联。我们的实验研究表明，我们提出的方法具有很高的特异性和灵敏度（AUC = 0.98），并且明显优于以前的现有方法。我们提出的方法发现了潜在的药物-疾病关联，引起了生物学家的关注，并为毒理基因组学和药物定位评估提供了新的视角。

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