Motivering: I silico metoder ger effektiva sätt att förutsäga möjliga interaktioner mellan läkemedel och mål. Övervakad inlärningsmetod, tvåpartit lokal modell (BLM), har nyligen visat sig vara effektiv när det gäller att förutsäga interaktioner mellan läkemedel och mål. För läkemedel-kandidatämnen eller mål-kandidatproteiner som för närvarande inte har några kända interaktioner tillgängliga, är dess rena "lokala" modell inte kan läras och därför kan BLM misslyckas med att göra korrekta förutsägelser när involvera sådan typ av nya kandidater. Resultat: Vi presenterar en enkel procedur som kallas granne-baserad interaktion-profil slutsats (NII) och integrera den i den befintliga BLM metod för att hantera den nya kandidat problem. Specifikt behandlas den resulterande interaktionsprofilen som etikettinformation och används för modellinlärning av nya kandidater. Denna funktion är särskilt viktig i praktiken för att hitta mål för nya läkemedel-kandidatämnen och identifiera målläkemedel för nya mål-kandidatproteiner. Konsekvent god prestanda av den nya BLM-NII metoden har observerats i experimentet för förutsägelse av interaktioner mellan läkemedel och fyra kategorier av målproteiner. Särskilt för nukleära receptorer uppnår BLM-NII den mest signifikanta förbättringen eftersom denna datauppsättning innehåller många läkemedel/mål utan interaktioner i korsvalideringen. Detta visar hur effektiv NII-strategin är och visar också BLM-NII:s stora potential för att förutsäga interaktioner mellan föreningar och proteiner.
Detta tillvägagångssätt utvidgades i REF för att uppnå förutsägelser för nya kandidatläkemedel eller målproteiner.
Drug–target interaction prediction by learning from local information and neighbors
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}