【摘 要】
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为提高药物-靶标相互作用(drug-target interaction,DTI)预测效果,提出一种深度协同过滤算法实现DTI预测。在约束非负矩阵分解中融入多输入深度自编码器,通过添加药物、靶标
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目(201701D11100202)
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为提高药物-靶标相互作用(drug-target interaction,DTI)预测效果,提出一种深度协同过滤算法实现DTI预测。在约束非负矩阵分解中融入多输入深度自编码器,通过添加药物、靶标双重正则化,约束矩阵分解中潜在影响因子的学习,缓解新药物、新靶标的冷启动问题。针对DTI矩阵的稀疏问题,设计多输入深度自编码器,实现同时提取DTI矩阵和药物、靶标辅助信息的潜在特征。对4类数据集设计两组实验,实验结果表明,深度协同过滤算法优于其它7种算法。
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