基于回归模型的网络排序算法预测药物靶点关系

闫效莺; 康磊

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基于回归模型的网络排序算法预测药物靶点关系

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计算方法预测新的药物靶点关系是新药研发的主要途径,基于相似药物较容易与相似靶蛋白绑定的假定和标签传播的框架,提出一种基于脊回归模型的网络排序计算方法挖掘潜在的药物靶点作用关系;并对四个数据集分别进行30次10—CV预测分析.结果表明,与现有网络算法DBSI、TBSI和NBI相比,该预测算法能得到较高的ROC曲线面积,具有较好的应用前景.

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来源
《科学技术与工程》 |2016年第22期|36-40|共5页
作者
闫效莺; 康磊;
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作者单位

西安石油大学计算机学院,西安710065;

西北工业大学自动化学院,西安710072;

西安石油大学计算机学院,西安710065;

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正文语种 chi
中图分类单纯蛋白;
关键词
脊回归; 网络排序; 异构网络; 标签传播; 药物靶点;

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