基于協(xié)同矩陣分解的藥物靶標(biāo)相互作用關(guān)系預(yù)測(cè).pdf

1、研究藥物和靶標(biāo)蛋白之間的關(guān)系對(duì)于藥物研發(fā)有著重要的意義。傳統(tǒng)的化學(xué)試驗(yàn)方法效率低下且成本高昂，而通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行研究具有高效、低開銷等優(yōu)點(diǎn)，因此成為這一領(lǐng)域的重要研究途徑。本文重點(diǎn)關(guān)注基于機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是基于相似度的藥物-靶標(biāo)相互作用關(guān)系預(yù)測(cè)方法。這一領(lǐng)域當(dāng)下的研究熱點(diǎn)是如何開發(fā)新的預(yù)測(cè)方法使其具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
　　在本文中，我們首先對(duì)現(xiàn)今較為經(jīng)典，同時(shí)預(yù)測(cè)效果較好的幾種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行了簡(jiǎn)要的回顧和比較。之后我們提

2、出了一種全新的基于矩陣分解的機(jī)器學(xué)習(xí)方法——協(xié)同矩陣分解（Collaborative Matrix Factorization），并在統(tǒng)一的實(shí)驗(yàn)條件下與之前的方法進(jìn)行了預(yù)測(cè)性能的比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，協(xié)同矩陣分解在12種實(shí)驗(yàn)設(shè)置中有9種都取得了最好的預(yù)測(cè)效果，展示了協(xié)同矩陣分解在藥物-靶標(biāo)蛋白關(guān)系預(yù)測(cè)中的突出優(yōu)勢(shì)。最后我們對(duì)通過(guò)協(xié)同矩陣分解預(yù)測(cè)得到的全新的藥物-靶標(biāo)蛋白匹配對(duì)在最新的數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明，在20個(gè)新預(yù)測(cè)中有14個(gè)都