基于监督学习算法的延胡索成分-靶点-疾病网络的预测研究

来源 :海南医学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：RIshan

【摘要】

：

目的应用监督学习算法中的随机森林算法构建药物-靶点模型,预测延胡索治疗心脑血管类疾病的关键靶标。方法训练集从KEGG数据库获取,包括药物-酶、药物-离子通道、药物-G蛋白

【作者】

：

苑婕王珍珍宋丽娟薛媛张维金

【机构】

：

中国人民解放军联勤保障部队第九八八医院第三派驻门诊部,新乡医学院第三附属医院肿瘤内科

【出处】

：

海南医学

【发表日期】

：

2020年13期

【关键词】

：

延胡索监督学习网络药理学心脑血管疾病肿瘤 Corydalis yanhusuoSupervised learningNetwork pharmacolo

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目的应用监督学习算法中的随机森林算法构建药物-靶点模型,预测延胡索治疗心脑血管类疾病的关键靶标。方法训练集从KEGG数据库获取,包括药物-酶、药物-离子通道、药物-G蛋白、药物-核蛋白四类药靶数据,采用随机森林算法构建药靶模型并预测延胡索体内作用靶点,应用Cytoscape软件构建延胡索成分-靶点-疾病网络;其中模型精度利用十折交叉验证进行评价。结果四类药靶模型的预测正确率分别是71.36%、67.08%、73.71%、68.22%;延胡索的20个化学成分被预测出作用于ADRA2A、ADRA2C、ADRB

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