Den snabbt ökande mängden offentliga data inom kemi och biologi ger nya möjligheter till storskalig datautvinning för läkemedelsupptäckt. Systematisk integrering av dessa heterogena uppsättningar och tillhandahållande av algoritmer till datagruvorna skulle göra det möjligt att undersöka komplexa verkningsmekanismer för narkotika. I detta arbete integrerade och kommenterade vi data från offentliga dataset om droger, kemiska föreningar, proteinmål, sjukdomar, biverkningar och vägar, bygga ett semantiskt länkat nätverk bestående av över 290 000 noder och 720.000 kanter. Vi utvecklade en statistisk modell för att bedöma sambandet mellan narkotikamålpar baserat på deras relation till andra länkade objekt. Validering experiment visar modellen kan korrekt identifiera kända direkt drog målpar med hög precision. Indirekta läkemedelsmålpar (t.ex. läkemedel som ändrar genuttrycksnivå) identifieras också men inte lika starkt som direkta par. Vi beräknade också associationspoängen för 157 läkemedel från 10 sjukdomsområden mot 1683 mänskliga mål, och mätte deras likhet med hjälp av en 157-1683 poängmatris. Likhetsnätverket visar att läkemedel från samma sjukdomsområde tenderar att samlas på sätt som inte fångas upp av strukturell likhet, med flera potentiella nya läkemedel parningar identifieras. Detta arbete ger därmed ett nytt, validerat alternativ till befintliga algoritmer för prognostisering av läkemedel. Webbtjänsten finns fritt tillgänglig på http://chem2bio2rdf.org/slap.
REF föreslår en Semantic Link Association Prediction (SLAP) modell för att förutsäga "missing links" av läkemedel och mål i Chem2Bio2RDF.
Assessing Drug Target Association Using Semantic Linked Data
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}