Link Prediction in Multi-layer Networks and Its Application to Drug Design

机译：多层网络中的链路预测及其在药物设计中的应用

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Search of valid drug candidates for a given target is a vital part of modern drug discovery. Since the problem was established, a number of approaches have been proposed that augment interaction networks with, typically, two compound/target similarity networks. In this work we propose a method capable of using an arbitrary number of similarity or interaction networks. We adapt an existing method for random walks on heterogeneous networks and show that adding additional networks improves prediction quality.

机译：搜索给定目标的有效候选药物是现代药物发现的重要组成部分。自从问题解决以来，已经提出了许多方法，这些方法通常使用两个复合/目标相似性网络来增强交互网络。在这项工作中，我们提出了一种能够使用任意数量的相似性或交互网络的方法。我们将现有方法用于异构网络上的随机游走，并表明添加其他网络可以提高预测质量。

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来源
《International symposium on intelligent data analysis》|2017年|175-187|共13页
会议地点
作者
Maksim Koptelov; Albrecht Zimmermann; Bruno Cremilleux;
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正文语种
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关键词
Chemoinformatics; Link prediction; Multi-layer graphs;

机译：化学信息学;链接预测;多层图;

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