计算机研究与发展

作者：余冬华,郭茂祖,刘晓燕,程爽,

关键词：药物靶标作用关系预测, 查询验证, 药物靶标数据集, AUC评价, Top N评价,

药物靶标作用关系预测是一种重要的辅助药物研发手段，而生物实验验证药物靶标作用关系耗钱耗时，因此，在数据库中查询验证预测的药物靶标作用关系是对预测方法的重要评价.基于KEGG,DrugBank,ChEMBL这3个数据库，利用爬虫获取信息的方式设计开发了药物靶标作用关系查询验证方法DTcheck(drug-targetcheck)，实现了对于提供KEGGDRUGID及KEGGGENESID的药物靶标对的高效查询验证功能，并利用DTcheck分别为Enzyme,IC(ionchannel),GPCR(G-protein-coupledreceptor),NR(nuclearreceptor)四个标准数据集扩充新增药物靶标作用关系907，766，458，40对.此外，结合DTcheck查询验证，以BLM(bipartitelocalmodels)方法为例分析了预测结果的评价问题，结果表明，采用AUC(areaundercurve)值评价药物靶标作用关系预测方法没有TopN评价合理，且AUC值低的BLMd方法在预测新的药物靶标作用关系时优于AUC值高的BLMmax方法.

来源：2019年第9期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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