ABSTRACT Identifieringen av interaktioner mellan läkemedel och målproteiner är ett nyckelområde vid upptäckt av genomiska läkemedel. Därför finns det ett starkt incitament för att utveckla nya metoder som effektivt kan upptäcka dessa potentiella läkemedelsinteraktioner. Resultat: I den här artikeln karakteriserar vi fyra klasser av läkemedels-mål-interaktionsnätverk hos människor som involverar enzymer, jonkanaler, G-protein-kopplade receptorer (GPCR) och nukleära receptorer, och avslöjar signifikanta korrelationer mellan läkemedelsstrukturens likhet, målsekvenslikhet och läkemedels-mål-interaktionsnätverkets topologi. Vi utvecklar sedan nya statistiska metoder för att förutsäga okända interaktionsnätverk för läkemedelsmål från kemisk struktur och genomisk sekvensinformation samtidigt i stor skala. Den föreslagna metodens originalitet ligger i formaliseringen av interaktionen mellan läkemedel och mål som ett övervakat inlärningsproblem för ett bipartitdiagram, avsaknaden av behov av 3D-strukturinformation om målproteinerna, och i integreringen av kemiska och genomiska utrymmen i ett enhetligt utrymme som vi kallar "farmakologiskt utrymme". I resultaten visar vi nyttan av vår föreslagna metod för att förutsäga de fyra klasserna av läkemedels-mål-interaktionsnätverk. Våra omfattande förutsagda interaktionsnätverk gör det möjligt för oss att föreslå många potentiella läkemedels-målinteraktioner och att öka forskningsproduktiviteten mot genomisk läkemedelsupptäckt.
I REF utvecklades en övervakad inlärningsram baserad på ett bipartitdiagram, som integrerar både kemiska och genomiska utrymmen genom att kartlägga dem i ett enhetligt utrymme.
Prediction of drug–target interaction networks from the integration of chemical and genomic spaces
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}