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基于核矩阵降维算法对药物不良反应的预测
1
作者
匡启帆
郭佳丽
+1 位作者
李益洲
李梦龙
《中国科技论文》
北大核心
2017年第24期2845-2849,共5页
药物不良反应(drug adverse reactions,ADRs)的早期准确鉴定对药物研发和临床用药安全具有重要的实际意义。基于计算机辅助预测药物的不良反应已经引起了越来越多的重视。将一种核矩阵降维(kernel matrix dimension reduction,KMDR)算...
药物不良反应(drug adverse reactions,ADRs)的早期准确鉴定对药物研发和临床用药安全具有重要的实际意义。基于计算机辅助预测药物的不良反应已经引起了越来越多的重视。将一种核矩阵降维(kernel matrix dimension reduction,KMDR)算法应用于药物不良反应的统计预测中,考察该方法在药物不良反应上的预测性能。通过与其他两种参考算法在相同标准数据集上进行交叉验证和独立测试的计算实验表明,KMDR算法是一种值得推广的预测药物不良反应的候选统计算法。
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关键词
化学信息学
药物不良反应预测
核矩阵降维算法
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职称材料
题名
基于核矩阵降维算法对药物不良反应的预测
1
作者
匡启帆
郭佳丽
李益洲
李梦龙
机构
四川大学化学学院
出处
《中国科技论文》
北大核心
2017年第24期2845-2849,共5页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120181110051)
文摘
药物不良反应(drug adverse reactions,ADRs)的早期准确鉴定对药物研发和临床用药安全具有重要的实际意义。基于计算机辅助预测药物的不良反应已经引起了越来越多的重视。将一种核矩阵降维(kernel matrix dimension reduction,KMDR)算法应用于药物不良反应的统计预测中,考察该方法在药物不良反应上的预测性能。通过与其他两种参考算法在相同标准数据集上进行交叉验证和独立测试的计算实验表明,KMDR算法是一种值得推广的预测药物不良反应的候选统计算法。
关键词
化学信息学
药物不良反应预测
核矩阵降维算法
Keywords
cheminformatics
drug
adverse
reactions
prediction
kernel
matrix
dimension
reduction
method
分类号
R96 [医药卫生—药理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核矩阵降维算法对药物不良反应的预测
匡启帆
郭佳丽
李益洲
李梦龙
《中国科技论文》
北大核心
2017
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