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基于罗杰斯特回归分类模型预测药物副作用

陈晓文  陈曦  李函章  王世缘  王吉喆  向睿智  
【摘要】:目的探讨药物副作用发生相关的药物-靶蛋白子结构对。方法从DrugBank,Kinase Knowledgebase,PDSP Ki,Matador 4个药物信息数据库中获得药物-靶点互作关系对做作为参考集,利用朴素贝叶斯算法预测副作用相关的药物靶点。在Pubchem和Pfam数据库中分别获得药物的子结构fingerprint和蛋白质靶点的子结构结构域并将其两两配对,组成药物-蛋白质子结构对,将其作为特征构建二元罗杰斯特回归模型预测药物的副作用。最后,对模型进行了特征选择优化和多倍交叉验证,应用ROC曲线下面积(AUC)进行效能评价。结果罗杰斯特回归方法成功地应用于肾衰竭,其AUC值为0.80。与支持向量的方法比较,本方法获得了更高的准确率。结论基于药物和靶点的子结构可以有效地预测药物副作用,为副作用的早期预测提供了重要的参考。

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