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【24h】

EXPLORING THE PHARMACOGENOMICS KNOWLEDGE BASE (PHARMGKB) FOR REPOSITIONING BREAST CANCER DRUGS BY LEVERAGING WEB ONTOLOGY LANGUAGE (OWL) AND CHEMINFORMATICS APPROACHES

机译：通过利用Web本体语言（猫头鹰）和化学信息学方法来探索药物遗传学知识库（PharmgKB）来重新定位乳腺癌药物

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Computational drug repositioning leverages computational technology and high volume of biomedical data to identify new indications for existing drugs. Since it does not require costly experiments that have a high risk of failure, it has attracted increasing interest from diverse fields such as biomedical, pharmaceutical, and informatics areas. In this study, we used pharmacogenomics data generated from pharmacogenomics studies, applied informatics and Semantic Web technologies to address the drug repositioning problem. Specifically, we explored PharmGKB to identify pharmacogenomics related associations as pharmacogenomics profiles for US Food and Drug Administration (FDA) approved breast cancer drugs. We then converted and represented these profiles in Semantic Web notations, which support automated semantic inference. We successfully evaluated the performance and efficacy of the breast cancer drug pharmacogenomics profiles by case studies. Our results demonstrate that combination of pharmacogenomics data and Semantic Web technology/Cheminformatics approaches yields better performance of new indication and possible adverse effects prediction for breast cancer drugs.
机译：计算药物重新定位利用计算技术和大量的生物医学数据来确定现有药物的新适应症。由于它不需要具有很高的失败风险的昂贵的实验，因此它吸引了来自生物医学，制药和信息学区等不同领域的日益兴趣。在这项研究中，我们使用了药物替代学研究，应用信息和语义网络技术产生的药物替代科学数据来解决药物排雷问题。具体而言，我们探索了PharmgkB，以鉴定药物替代科学与美国食品和药物管理局（FDA）批准的乳腺癌药物的药物癌症类别曲线。然后，我们在语义网络标识中转换并表示这些配置文件，支持自动语义推断。我们通过案例研究成功评估了乳腺癌药物药物蛋白酶体谱的性能和功效。我们的结果表明，药代表数据和语义网络技术/化学信息学方法的组合能够更好地表现新的指示和可能的乳腺癌药物的不利影响。

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