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Exploiting large-scale drug-protein interaction information for computational drug repurposing

机译：利用大规模药物-蛋白质相互作用信息进行药物计算

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BackgroundDespite increased investment in pharmaceutical research and development, fewer and fewer new drugs are entering the marketplace. This has prompted studies in repurposing existing drugs for use against diseases with unmet medical needs. A popular approach is to develop a classification model based on drugs with and without a desired therapeutic effect. For this approach to be statistically sound, it requires a large number of drugs in both classes. However, given few or no approved drugs for the diseases of highest medical urgency and interest, different strategies need to be investigated.

机译：背景技术尽管增加了对药物研发的投资，但越来越少的新药进入市场。这促使人们进行研究以重新利用现有药物来应对医疗需求未得到满足的疾病。一种流行的方法是开发基于具有和不具有期望治疗效果的药物的分类模型。为了使这种方法在统计上合理，需要在两种类别中使用大量药物。但是，由于很少或没有批准的药物具有最高的医疗紧迫性和兴趣，因此需要研究不同的策略。

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期刊名称 BMC Bioinformatics
作者
Ruifeng Liu; Narender Singh; Gregory J Tawa; Anders Wallqvist; Jaques Reifman;
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作者单位

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年(卷),期 2014(15),-1
年度 2014
页码 210
总页数 16
原文格式 PDF
正文语种
中图分类应用微生物学;生化遗传学;生化药理学;
关键词
Drug repurposing Bayes theorem Drug-protein interaction Mechanism of drug action;

机译：药物利用;贝叶斯定理;药物-蛋白质相互作用;药物作用机理;

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机译：利用大规模药物 - 蛋白质相互作用信息进行计算药物再利用

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