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J-GLOBAL ID：201502243868432003   整理番号：15A0574947

より実際的な薬物標的の相互作用の予測に向けて

Toward more realistic drug-target interaction predictions

著者 (7件)： PAHIKKALA Tapio (Univ. Turku, FIN) ,  AIROLA Antti (Univ. Turku, FIN) ,  PIETILAE Sami (Univ. Turku, FIN) ,  SHAKYAWAR Sushil (Univ. York, GBR) ,  SZWAJDA Agnieszka (Univ. Helsinki, FIN) ,  TANG Jing (Univ. Helsinki, FIN) ,  AITTOKALLIO Tero (Univ. Helsinki, FIN)
資料名： Briefings in Bioinformatics  (Briefings in Bioinformatics)
巻： 16  号： 2  ページ： 325-337  発行年： 2015年03月 
JST資料番号： W2342A  ISSN： 1467-5463  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 薬物-標的相互作用予測の著しい違いの原因となる因子について検討した。問題の定式化,評価データセット,評価手法および実験的セッティングが薬物-標的相互作用予測に及ぼす影響を,キナーゼ阻害剤のための定量的な薬物-標的生物活性アッセイと,酵素,イオンチャンネル,核受容体およびGタンパク質共役受容体の標的の二体相互作用の一般的なベンチマーキングデータセットを用いて調べた。その結果,楽観的過ぎる薬物-標的相互作用の予測を回避するためには,問題の定式化,評価データセット,評価手法および実験的セッティングを考慮に入れる必要があることが分かった。また,現実的な応用における予測タスクの複雑性に対処するモデル定式化および評価セットアップと,薬物-標的相互作用の特性を捕捉する新しいベンチマーキングデータセットに関して,教師付き薬物-標的相互作用の予測研究をより現実的にするための方法に関する指針が示唆された。

シソーラス用語： *ターゲット ,  *予測技法 ,  薬物 ,  膜受容体 ,  サイトゾル受容体 ,  イオンチャンネル ,  酵素 ,  教師つき学習 ,  酵素阻害剤 ,  *分子間相互作用
準シソーラス用語： G蛋白質共役受容体 ,  ベンチマーキング ,  核受容体 ,  *薬物標的

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 薬物標的 ,  相互作用 ,  予測