【摘 要】
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新药研制成功的关键在于药物靶点的发现和准确定位.在已知的药物靶点中,离子通道蛋白是一类广受欢迎的靶点,它与免疫系统、心血管等疾病密切相关.对于靶点的发现,传统生物方
【机 构】
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武汉大学数学与统计学院 武汉430072
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新药研制成功的关键在于药物靶点的发现和准确定位.在已知的药物靶点中,离子通道蛋白是一类广受欢迎的靶点,它与免疫系统、心血管等疾病密切相关.对于靶点的发现,传统生物方法成本高、耗时久.因此,探讨了基于机器学习的离子通道蛋白药物靶点的挖掘,以加快药物靶点发现过程,节约经费.由于药物靶点相关序列的长度不一致,考虑了蛋白质序列编码的13种特征,它们能将不等长的蛋白质序列转化成等长序列.通过数值实验筛选能够较好地区分靶点和非靶点的特征子集,并采用集成学习的方法整合特征得到预测模型.通过与已有工作的比较表明,提出的集成模型能得到较高的准确率,具有很好的应用前景.
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