【摘 要】
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为了解决药物-靶点相互作用(DTI)预测中数据集样本分布不平衡的问题,提出了一种新的数据处理方法.通过词向量特征提取,将原始蛋白质序列信息和药物化学结构信息转换为低维向量特征,组合药物特征和靶点特征来表征药物-靶点相互作用;采用Borderline-SMOTE技术合成少数类样本,以改善数据集的样本分布;最后将处理好的数据输入到梯度提升决策树(GBDT)分类器中进行分类预测.实验结果表明,本文方法不仅能有效提取药物-靶点相互作用的特征,加快特征提取和特征选择的过程,还能缓解数据集的不平衡性对预测结果的不利影
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北 武汉,430065;武汉科技大学大数据科学与工程研究院,湖北 武汉,430065;武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,湖北 武汉,43006
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为了解决药物-靶点相互作用(DTI)预测中数据集样本分布不平衡的问题,提出了一种新的数据处理方法.通过词向量特征提取,将原始蛋白质序列信息和药物化学结构信息转换为低维向量特征,组合药物特征和靶点特征来表征药物-靶点相互作用;采用Borderline-SMOTE技术合成少数类样本,以改善数据集的样本分布;最后将处理好的数据输入到梯度提升决策树(GBDT)分类器中进行分类预测.实验结果表明,本文方法不仅能有效提取药物-靶点相互作用的特征,加快特征提取和特征选择的过程,还能缓解数据集的不平衡性对预测结果的不利影响,提高了预测模型的性能.
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