Inom läkemedelsvetenskapen är ett avgörande steg i läkemedelsupptäcktsprocessen att identifiera läkemedelsinteraktioner. Endast en liten del av läkemedels-mål-interaktionerna har dock validerats experimentellt, eftersom den experimentella valideringen är mödosam och kostsam. För att förbättra läkemedelsfyndighetens effektivitet finns det ett stort behov av att utveckla exakta beräkningsmetoder som kan förutsäga potentiella läkemedels-målinteraktioner för att styra den experimentella verifieringen. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm för läkemedels-målinteraktionsförutsägelse, nämligen områdesreguljär logistisk matris factorization (NRLMF). Den föreslagna NRLMF-metoden fokuserar särskilt på att modellera sannolikheten för att ett läkemedel skulle interagera med ett mål genom logistisk matrisfaktorisering, där egenskaperna hos läkemedel och mål representeras av läkemedelsspecifika respektive målspecifika latenta vektorer. NRLMF tilldelar dessutom positiva observationer (dvs. de observerade samverkande läkemedels-målparen) högre betydelse än negativa observationer (dvs. de okända paren). Eftersom de positiva iakttagelserna redan är experimentellt verifierade, är de vanligtvis mer tillförlitliga. Dessutom har den lokala strukturen för läkemedels-målinteraktionsdata också utnyttjats via områdesreglering för att uppnå bättre förutsägelsenoggrannhet. Vi utförde omfattande experiment över fyra referensdatauppsättningar, och NRLMF visade sin effektivitet jämfört med fem state-of-the-art metoder. Detta arbete introducerar en beräkningsstrategi, nämligen grannskapet legaliserad logistisk matris factorization (NRLMF), att förutsäga potentiella interaktioner mellan läkemedel och mål. Nyheten av NRLMF ligger i att integrera logistisk matris factorization med grannskap legalisering för drog-målinteraktion förutsägelse. I NRLMF modellerar vi interaktionssannolikheten för varje läkemedels-målpar med hjälp av logistisk matris factorization. Eftersom de observerade interagerande läkemedels-målparen är experimentellt verifierade, är de mer tillförlitliga än de okända paren. Vi föreslår att tilldela högre vikt nivåer för interaktion PLOS Beräkningsbiologi
I REF föreslog författarna ett område legaliserad logistisk matris factorization (NRLMF) metod.
Neighborhood Regularized Logistic Matrix Factorization for Drug-Target Interaction Prediction
{'venue': 'PLoS computational biology', 'journal': 'PLoS computational biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}