基于核矩阵降维算法对药物不良反应的预测

• 作者: 匡启帆 李梦龙 李益洲 郭佳丽
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 化学
• 关键词: 化学信息学 药物不良反应预测 核矩阵降维算法
• 年，卷（期）: 2017,（24）
• 页码范围: 2845-2849
• 页数: 5页
• 分类号: O651
• 字数: 4108字
• 语种: 中文

摘要

药物不良反应(drug adverse reactions,ADRs)的早期准确鉴定对药物研发和临床用药安全具有重要的实际意义.基于计算机辅助预测药物的不良反应已经引起了越来越多的重视.将一种核矩阵降维(kernel matrix dimension reduction,KMDR)算法应用于药物不良反应的统计预测中,考察该方法在药物不良反应上的预测性能.通过与其他两种参考算法在相同标准数据集上进行交叉验证和独立测试的计算实验表明,KMDR算法是一种值得推广的预测药物不良反应的候选统计算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李梦龙	四川大学化学学院	79	604	14.0	20.0
2	李益洲	四川大学化学学院	10	18	3.0	4.0
3	匡启帆	四川大学化学学院	1	1	1.0	1.0
4	郭佳丽	四川大学化学学院	1	1	1.0	1.0