基于网络链路预测的药物分子重定位研究

• 作者: 罗代兵 马代川
• 来源期刊: 化学研究与应用
• 学科: 化学
• 关键词: 药物重定位 链路预测 复杂网络 药物-蛋白相互作用
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 752-757
• 页数: 6页
• 分类号: O64
• 字数: 4756字
• 语种: 中文

摘要

传统的药物开发模式成本高、周期长、风险大.药物重定位方法(旧药新用)能挖掘已知药物分子的新功能,探寻其新的适用范围,该策略可降低开发风险,提高研发效率.随着药物实验数据的积累和高效计算方法的涌现,多种药物重定位方案被应用于药物设计中,为药物合成试验提供指导.本文提出一种基于链路预测算法的药物重定位方法.利用药物分子-靶标蛋白相互作用网络的结构信息,推断部分化学信息不明确的小分子和蛋白质间的关联性.结果表明,该方法在不同的数据集上均有较好的预测效果,有助于挖掘现存药物分子新功能研究的开展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马代川	四川大学分析测试中心	3	0	0.0	0.0
2	罗代兵	四川大学分析测试中心	3	1	1.0	1.0