基于分组贝叶斯排序的药物-靶标关系预测

• 作者: 丁棋梁 李建华 石泽智
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 药物-靶标相互作用 机器学习 贝叶斯排序 分组策略
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 185-190
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.72
• 字数: 6158字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1906-0165

摘要

基于贝叶斯排序的药物-靶标关系预测已经取得较好效果,但忽略了同一靶标的药物间的关联关系,从而影响精度.针对此问题,提出了一种新方法——基于分组贝叶斯排序的药物-靶标关系预测.在该方法中,根据与特定靶标存在相互作用的药物间具有相似性的现实,引入分组策略使这些相似药物间产生互动,并推导出基于分组策略的理论模型.该方法在五个公开数据集上与五种典型方法进行对比,产生的结果均优于所对比的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建华	华东理工大学信息科学与工程学院	28	79	5.0	7.0
2	丁棋梁	华东理工大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
3	石泽智	华东理工大学信息科学与工程学院	2	1	1.0	1.0