Machine Learning Approaches for Drug-Target Interaction Prediction

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药物靶点相互作用(DTI,drug-target interaction)的准确识别是药物发现过程中一项关键而具有挑战性的任务,对患者和制药企业都有着巨大的益处。传统的DTI湿室实验成本高、耗时长、劳动强度大,因此建立计算方法及时预测潜在的DTI是非常必要的。幸运的是,使用计算方法可以识别新的相互作用(药物靶点对),并加速药物再利用的过程。在本论文中,具体研究了基于现有药物先验知识及其实验确定的靶点来识别新的相互作用的技术。此外,本文工作还发现并解决了DTI预测中的主要问题。在解决了这些问题后,能够
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