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【2h】

An eigenvalue transformation technique for predicting drug-target interaction

机译：用于预测药物-靶标相互作用的特征值转换技术

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The prediction of drug-target interactions is a key step in the drug discovery process, which serves to identify new drugs or novel targets for existing drugs. However, experimental methods for predicting drug-target interactions are expensive and time-consuming. Therefore, the in silico prediction of drug-target interactions has recently attracted increasing attention. In this study, we propose an eigenvalue transformation technique and apply this technique to two representative algorithms, the Regularized Least Squares classifier (RLS) and the semi-supervised link prediction classifier (SLP), that have been used to predict drug-target interaction. The results of computational experiments with these techniques show that algorithms including eigenvalue transformation achieved better performance on drug-target interaction prediction than did the original algorithms. These findings show that eigenvalue transformation is an efficient technique for improving the performance of methods for predicting drug-target interactions. We further show that, in theory, eigenvalue transformation can be viewed as a feature transformation on the kernel matrix. Accordingly, although we only apply this technique to two algorithms in the current study, eigenvalue transformation also has the potential to be applied to other algorithms based on kernels.
机译：药物-靶标相互作用的预测是药物发现过程中的关键步骤，该过程可用于识别新药或现有药物的新靶标。然而，用于预测药物-靶标相互作用的实验方法既昂贵又费时。因此，药物靶标相互作用的计算机模拟最近引起了越来越多的关注。在这项研究中，我们提出了一种特征值转换技术，并将该技术应用于两个代表性算法，即正则最小二乘分类器（RLS）和半监督链接预测分类器（SLP），这些算法已用于预测药物-靶标相互作用。这些技术的计算实验结果表明，与原始算法相比，包括特征值变换在内的算法在药物-靶标相互作用预测中具有更好的性能。这些发现表明，特征值变换是一种有效的技术，可以改善预测药物-靶标相互作用的方法的性能。我们进一步证明，从理论上讲，特征值变换可以视为内核矩阵上的特征变换。因此，尽管在当前研究中我们仅将此技术应用于两种算法，但特征值变换也有可能应用于基于内核的其他算法。

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