【摘 要】
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由于生命体及疾病具有十分复杂的生物机制,研发新的药物存在极大的困难,且往往耗费高昂的经济代价和时间成本。为解决此类问题,对海量的药物与靶点数据深入研究,已成为新的研究热点。随着生物信息学的快速发展,运用图网络方法发现药物与潜在靶点的相互作用,将显著加速药物研发过程,进而实现药物靶点重定位研究。本文采用Drug Bank、MATADOR等公开数据库中的药物和靶点数据集构建复杂图网络分析模型,预测药物
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由于生命体及疾病具有十分复杂的生物机制,研发新的药物存在极大的困难,且往往耗费高昂的经济代价和时间成本。为解决此类问题,对海量的药物与靶点数据深入研究,已成为新的研究热点。随着生物信息学的快速发展,运用图网络方法发现药物与潜在靶点的相互作用,将显著加速药物研发过程,进而实现药物靶点重定位研究。本文采用Drug Bank、MATADOR等公开数据库中的药物和靶点数据集构建复杂图网络分析模型,预测药物靶点相互作用。全文工作主要包括二个方面:（1）提出了一种基于二分网络的预测方法,解决小规模数据集中无法准确识别药物靶点的问题。根据二分网络的局部结构拓扑特性,整合资源分配算法和协同过滤算法,计算出药物靶点预测得分。在两个公共数据集上进行交叉检验,并与四种典型的网络相似性算法进行对比,AUC和AUPR等实验评估指标显著优于对比实验。在实验结果分析中,发现了37种新的药物重定位靶标,并在Uni Prot数据库和相关文献中得到验证。（2）提出了一种基于异构网络的预测方法,解决药物关联数据较为复杂时,无法有效的预测出靶点信息的问题。根据多层异构复杂网络间的链路关系,集成药物-药物、药物-疾病、药物-副作用、蛋白质-蛋白质和蛋白质-疾病的相互作用数据。在药物-蛋白质相互作用数据基础上,融合药物-药物相似性网络和蛋白质-蛋白质相似性网络,计算出药物靶点预测结果。通过交叉验证和鲁棒性检验,实验结果优于对比方法,并在异构模型的基础上设计了B/S架构的药物靶点预测系统。本文的研究工作均在真实的数据集上进行了充分测试,实验结果表明本文提出的两种方法对于从海量数据中发现药物靶点是切实有效的。因而从复杂图网络中完成药物靶点重定位研究具有重要的现实意义。
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