【摘 要】
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新药物研发时间长、成本高,但成功率低,为了提高收益比,药物重定位即旧药新用受到了广泛关注。从临床和实验角度鉴定药物的新用途需要耗费大量人力和物力,从计算角度预测药物
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新药物研发时间长、成本高,但成功率低,为了提高收益比,药物重定位即旧药新用受到了广泛关注。从临床和实验角度鉴定药物的新用途需要耗费大量人力和物力,从计算角度预测药物新用途成为研究热点;并且,随着药物和疾病相关的大量多层次组学数据积累,通过挖掘药物相关数据鉴定药物新用途成为可能。重点挖掘药物化学结构、药理性质、药物靶蛋白功能、疾病表型等数据得到相应特征,并将这些药物疾病特征进行整合,再将特征输入XG-BOOST模型进行预测。实验结果表明,该方法准确率达87.9%,较逻辑回归、随机森林具有更高的预测精度。
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