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闫效莺,吴莹,李润洲. 基于流形正则化非负矩阵分解预测药物-靶蛋白作用关系[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(33): 325-329.
Yan xiaoying.Prediction of Drug-Target Interaction with Manifold Regularized Non-Negative Matrix Factorization[J].Science Technology and Engineering,2019,19(33):325-329.
基于流形正则化非负矩阵分解预测药物-靶蛋白作用关系
Prediction of Drug-Target Interaction with Manifold Regularized Non-Negative Matrix Factorization
投稿时间:2019-03-24  修订日期:2019-08-30
DOI:
中文关键词:  药物 靶蛋白 聚类 流形学习正则化 非负矩阵分解(NMF)
英文关键词:drug target clustering manifold learning regularized nonnegative matrix factorization
基金项目:国家自然科学基金项目(51707158),陕西省教育厅项目(17JK0603)
        
作者单位
闫效莺 西安石油大学 计算机学院
西北工业大学 自动化学院
吴莹 西安石油大学 计算机学院
李润洲 西安石油大学 计算机学院
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中文摘要:
      识别药物-靶蛋白作用关系是当前药物研究的重要内容,其可帮助识别已有药物的新功能,发现药物的“偏靶蛋白”等。现有预测算法对新药物的作用靶蛋白、及新靶蛋白的作用药物预测存在困难,由此,本文提出一种新奇的基于流形正则化非负矩阵分解的新药物/新靶蛋白作用关系预测算法,该方法首先通过聚类算法构建新药物/新靶蛋白的初始作用标签,然后设计引入流形学习正则化约束的非负矩阵分解算法预测药物-靶蛋白作用关系,最后在四个经典数据集中测试,并与最新预测算法BLM-NII、RLS-WNN和WKNKN+WGRMF算法进行比较,证明本文算法可获取较高的预测精度。
英文摘要:
      Identification of drug-target Interactions (DTIs) is very important for drug research, which can help to find the new uses for old drugs or to discover the off-target of a given drug. Currently, the prediction algorithms have difficulty in finding interactions for new drugs and new targets. We proposed a novel method that uses manifold regularized nonnegative matrix factorization framework to predict potential targets/drugs for new drugs/targets. Firstly, it used clustering approaches to construct interaction profiles for new drugs/targets; then adopted the manifold regularized nonnegative matrix factorization algorithm to predict the drug-target Interaction; Finally, extensively testing was applied on four datasets. Through comparison with other recently proposed BLM-NII,RLS-WNN and WKNKN+WGRMF, our algorithm attains high prediction performance in terms of AUPR.
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