Heter LP:不均一ラベル伝搬アルゴリズムとその応用薬剤再ポジショニングにおける【Powered by NICT】

Lotfi Shahreza Maryam; Ghadiri Nasser; Mousavi Seyed Rasoul; Mousavi Seyed Rasoul; Varshosaz Jaleh; Green James R.

文献

J-GLOBAL ID：201702256033580501 整理番号：17A0833982

Heter LP:不均一ラベル伝搬アルゴリズムとその応用薬剤再ポジショニングにおける【Powered by NICT】

Heter-LP: A heterogeneous label propagation algorithm and its application in drug repositioning

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資料名：
巻： 68 ページ： 167-183 発行年： 2017年
JST資料番号： B0827A ISSN： 1532-0464 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

薬物再配置は,薬物発見に有効な解決策を提供し,既存の薬物に対する新適応を見出すことにより,時間と資源を節約する。典型的には,薬物は細胞におけるその蛋白質標的を介して効果を示した。その結果,薬物,蛋白質標的,及び疾患の相互関係の研究を行うために薬剤開発研究が必要である。の以前の研究は,これらの相互関係を予測するための統合ネットワークベースの方法の有効性のための強力な事例を作成したが,薬物リポジショニング研究のこの点で達成された進歩はほとんど無い。新薬とターゲット(知られているどの標的と薬剤それぞれを欠く)の相互作用が最も確立された方法によって正確に予測できなかった。本論文では,Heter LPと呼ばれる新しい半教師つき不均一ラベル伝搬アルゴリズム,データ統合用のローカルおよびグローバル両ネットワーク特徴を適用を提案した。標的,疾患標的および薬物疾患関連を予測するために,著者等は,異なるレベルでの複数の情報源から収集した薬物,病気,標的に関する情報を使用した。著者らのアルゴリズムは,これらの様々なタイプのデータを統合した異種ネットワークに新しい相互作用を見出すためにラベル伝搬アルゴリズムを実装した。10倍交差検証結果と実験解析の統計的解析は,提案したアルゴリズムの有効性を支持した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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医用情報処理

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