基于融合核方程对药物-靶点作用预测研究

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利用计算方法预测药物-靶点作用能够有效降低药物研发成本.本文提出一种基于支持向量机的新算法预测药物-靶点信息.该方法通过整合药物-靶点作用信息、药物分子物化特性、蛋白质序列信息,对药物-靶点作用对进行特征提取,并设计新的融合核方程,将药物分子、蛋白质分子信息映射到同一个空间,利用支持向量机对药物-靶点作用进行预测分类.10-CV交叉验证下,本文方法预测总精度为93.25%,与Van-Laarhoven高斯作用核方法相比提高了6.65%.实验结果表明,本文方法可以有效预测药物-靶点之间潜在作用.
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