【摘 要】
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目的本文旨在建立一种便捷而有效的药物-药物相互作用(DDI)预测模型。方法从Drug Bank、SIDER等数据库获取相关药物数据,计算分子结构相似度、3D药效团相似度、相互作用组相
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目的本文旨在建立一种便捷而有效的药物-药物相互作用(DDI)预测模型。方法从Drug Bank、SIDER等数据库获取相关药物数据,计算分子结构相似度、3D药效团相似度、相互作用组相似度、靶点相似度以及药物不良反应相似度。利用以上5种药物相似度,来提取特征属性,再用粒子群优化的支持向量机方法,根据特征属性进行建模,实施分类预测。结果在交叉验证中,该模型获得了较高的特异度和灵敏度(受试者工作特征曲线的曲线下面积>0.97)。独立的外部药物相互作用数据库(Drugs.com)也验证了模型的正确性与合理性。结论本模型对于药物评价的安全性和有效性具有重要意义。
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