Bakgrund: Eftersom läkemedelsinteraktioner (DDI) kan orsaka biverkningar eller bidra till komplexa sjukdomsbehandlingar, är det viktigt att identifiera DDI innan flera läkemedel ordineras. Som alternativ till högkvalitativa experimentella identifieringar ger beräkningsmetoder en mycket billigare screening för potentiella DDI på ett storskaligt sätt. De flesta av dem förutspår dock endast om ett läkemedel interagerar med ett annat läkemedel eller inte, men försummar deras enhanciva (positiva) och depressiva (negativa) förändringar av farmakologiska effekter. Dessutom förekommer inte dessa omfattande DDI på måfå, utan uppvisar ett svagt balanserat förhållande (en strukturell egenskap när man överväger DDI-nätverket), vilket skulle bidra till att förstå hur höga DDI fungerar. Resultat: Detta arbete utnyttjar den inneboende strukturella relationen för att lösa två uppgifter, inklusive narkotika community upptäckt samt omfattande DDI förutsägelse i kallstart scenariot. Följaktligen utformar vi först en balans legaliserad semi-nonnegativ matris factorization (BRSNMF) för att dela upp drogerna i samhällen. Sedan, för att förutsäga enhancive och degressiva DDIs i kallstart scenariot, utvecklar vi en BRSNMF-baserad prediktiv metod, som tekniskt utnyttjar drogbindande proteiner (DBP) som funktioner för att associera nya läkemedel (med ingen känd DDI) med andra läkemedel (har kända DDIs). Våra experiment visar att BRSNMF kan generera läkemedelssamhällen, som uppvisar mer rimliga storlekar, egenskapen svag balans samt farmakologiska betydelser. Dessutom visar de överlägsenheten av DBP funktioner och inspirerande förmåga BRSNMF-baserad prediktiv metod för omfattande DDI förutsägelse med 94% noggrannhet bland topp-50 förutspådda enhancive och 86% noggrannhet bland botten-50 förutspådda degressiva DDIs. På grund av legaliseringen av den svaga balansen egenskapen hos det omfattande DDI-nätverket till semi-nonnegativ matris factorization, vår föreslagna BRSNMF kan inte bara generera bättre drogsamhällen utan också ge en inspirerande omfattande DDI förutsägelse i kallstart scenariot.
Shi och Al. REF föreslår en matris factorization modell för att förutsäga enhancive (positiv) och degressiva (negativa) läkemedelsinteraktioner (DDI) med användning av läkemedelsbindande proteiner som en funktion.
Detecting drug communities and predicting comprehensive drug–drug interactions via balance regularized semi-nonnegative matrix factorization
{'venue': 'Journal of Cheminformatics', 'journal': 'Journal of Cheminformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}