文献类型：期刊文章

作　　者：陈晓文[1] 陈曦[2] 李函章[3] 王世缘[1] 王吉喆[1] 向睿智[1]

CHEN Xiao-wen;CHEN Xi;LI Han-zhang;WANG Shi-yuan;WANG Ji-zhe;XIANG Rui-zhi(School of Bioinformatics Science and Technology,Harbin Medical Univeristy,Harbin 150081,China;Department of Science,Northeast Forestry University,Harbin 150040,China;School of Computer Science and Technology,Harbin 150080,China)

机构地区：[1]哈尔滨医科大学生物信息与技术学院生物数学教研室,黑龙江哈尔滨150081 [2]东北林业大学理学院基础数学教研室,黑龙江哈尔滨150040 [3]黑龙江大学计算机学院,黑龙江哈尔滨150080

出　　处：《哈尔滨医科大学学报》

基　　金：黑龙江省教育厅科研项目(12531391)

年　　份：2019

卷　　号：53

期　　号：2

起止页码：145-149

语　　种：中文

收录情况：CAS、JST、ZGKJHX、普通刊

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。

关 键 词：副作用 朴素贝叶斯分类模型 逻辑回归模型 子结构 支持向量机

分 类 号：R961]