【摘 要】
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提出了一种基于局部全局一致性(LLGC)学习的药物-靶标相互作用预测模型。该模型基于邻近结点及流形结构或聚类中的结点更有可能有相同标签这一结论,综合考虑靶标和药物数据的
【基金项目】
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国家自然科学青年基金资助项目(61803151)
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提出了一种基于局部全局一致性(LLGC)学习的药物-靶标相互作用预测模型。该模型基于邻近结点及流形结构或聚类中的结点更有可能有相同标签这一结论,综合考虑靶标和药物数据的全局和局部特征,融合靶标的序列相似性和药物-靶标网络的拓扑结构信息,提出药物-靶标相互作用预测方法,挖掘来自标准数据集中的药物-靶标相互作用数据。为了分析局部全局一致性方法的性能,在酶、离子通道、GPCR与核受体4个数据集中对此方法与SBGI、KBMF2K、NetCBP和WNN-GIP进行了比较,实验结果表明,除了在核受体数据中LLGC的A
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