Bakgrund: Narkotikainteraktioner (DDI) är en av de största problemen vid narkotikaupptäckt. Exakta förutsägelser om potentiella DDI kan bidra till att minska oväntade interaktioner under drogernas hela livscykel och är viktiga för övervakningen av läkemedelssäkerheten. Resultat: Eftersom många DDI inte upptäcks eller observeras i kliniska prövningar, syftar detta arbete till att förutsäga oobserverade eller oupptäckta DDI. I detta dokument samlar vi in en mängd olika läkemedelsdata som kan påverka läkemedelsinteraktioner, d.v.s. uppgifter om substruktur, uppgifter om läkemedelsmålen, uppgifter om läkemedelsenzymer, uppgifter om läkemedelstransportörer, uppgifter om läkemedelsvägar, uppgifter om läkemedelsindikationer, uppgifter om läkemedelsbiverkningar, uppgifter om biverkningar och kända läkemedelsinteraktioner. Vi antar tre representativa metoder: grannen rekommenderar metod, slumpmässig gång metod och matrisen perturbation metod för att bygga förutsägelse modeller baserat på olika data. Därför utvärderar vi nyttan av olika informationskällor för DDI-prognosen. Vidare presenterar vi flexibla ramar för att integrera olika modeller med lämpliga ensembleregler, inklusive viktad genomsnittlig ensembleregel och klassifierande ensembleregel, och utvecklar ensemblemodeller för att uppnå bättre prestationer.
Zhang m.fl. REF samlade in en mängd olika informationskällor (dvs. data om understrukturer, mål, enzymer, transportörer, vägar) och bygga förutsägelser modeller med hjälp av granne rekommenderare, slumpmässig gång, och matris perturbation metod.
Predicting potential drug-drug interactions by integrating chemical, biological, phenotypic and network data
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}