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Microarray sampling and network modeling for drug toxicity prediction

机译:用于药物毒性预测的微阵列采样和网络建模

摘要

A computational systems pharmacology framework consisting of microarray sampling of gene expression and metabolic data, statistical modeling and machine learning based on comprehensive integration of systems biology data, including drug target data, protein-protein interaction (PPI) networks, and gene ontology (GO) annotations, and reported drug side effects, can predict drug toxicity or drug adverse reactions (ADRs). A disease-specific pathway model is first constructed with proteins and drugs important to the disease by using computational connectivity maps (C-Maps). Through the pathway model-based ranking algorithm, ideal drugs or optimized drug combination can be discovered for a patient to modulate the gene expression profile of this patient close to those in healthy individuals at pathway-level.
机译:一种计算系统药理框架,包括基因表达和代谢数据的微阵列采样,基于系统生物学数据(包括药物靶标数据,蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络和基因本体论(GO))的全面集成的统计建模和机器学习注释和所报告的药物副作用可以预测药物毒性或药物不良反应(ADR)。首先通过使用计算连接图(C-Maps),使用对疾病重要的蛋白质和药物构建特定疾病的途径模型。通过基于途径模型的排名算法,可以为患者发现理想的药物或优化的药物组合,以在通路水平上调节该患者的基因表达谱,使其接近健康个体的基因表达谱。

著录项

  • 公开/公告号EP2600269A3

    专利类型

  • 公开/公告日2013-12-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 MEDEOLINX LLC;

    申请/专利号EP20120195130

  • 发明设计人 YUE CHEN JAKE;WU XIAOGANG;

    申请日2012-11-30

  • 分类号G06F19/24;G06F19/12;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-21 15:48:36

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