文献

J-GLOBAL ID：201702276549513416   整理番号：17A1476676

ネットワークモデルによる薬物-標的相互作用の予測に関するいくつかの所感

Some Remarks on Prediction of Drug-Target Interaction with Network Models

著者 (3件)： ZHANG Shao-Wu (Northwestern Polytechnical Univ., Xi’an, CHN) ,  YAN Xiao-Ying (Northwestern Polytechnical Univ., Xi’an, CHN) ,  YAN Xiao-Ying (Xi’an Shiyou Univ., Xi’an, CHN)
資料名： Current Topics in Medicinal Chemistry  (Current Topics in Medicinal Chemistry)
巻： 17  号： 21  ページ： 2456-2468  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2393A  ISSN： 1568-0266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 不明 (ARE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 薬物と標的の間の相互作用を調べるのに使用される実験的方法は時間と費用が掛かり,再現性にも問題がある。そこで,新たな薬物-標的相互作用ペアを効率的に検出,解析できる計算機方法の開発が望まれる。この記事では,ネットワーク基盤のモデルを用いて薬物-標的相互作用の予測における最近の進歩に関し,以下の項目に分けて概説した。1)利用可能なデータソースとベンチマークデータセット,2)薬物/標的類似性メトリクス,3)ネットワーク構築,4)一般的なネットワークアルゴリズム(NBI,DT-Hybrid,HGBI,NetCBP,DASPfind,LPMIHN),および5)既存のネットワーク方法の性能比較。薬物類似性メトリクスについては化学構造,解剖学的治療化学物質,副作用プロファイル,薬物間相互作用,遺伝子発現プロファイル,および標的相互作用プロファイルについて,標的類似性メトリクスについては配列,機能カテゴリー,遺伝子オントロジー,生物学的経路,酵素番号,蛋白質間相互作用,および薬物相互作用プロファイルについて解説した。

シソーラス用語： *分子間相互作用 ,  アルゴリズム ,  集合 ,  指標 ,  計量 ,  モデル ,  評価 ,  *予測 ,  技術 ,  計算機利用 ,  *薬物
準シソーラス用語： コンピュータ利用技術 ,  データソース ,  *ドラッグリポジショニング ,  ネットワークアルゴリズム ,  *ネットワークモデル ,  ベンチマークデータセット ,  標的類似性メトリクス ,  薬物-標的相互作用 ,  *薬物-標的相互作用予測 ,  薬物類似性メトリクス

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  薬物の研究法  (GV01020U)

タイトルに関連する用語 (6件)： ネットワークモデル ,  薬物 ,  標的 ,  相互作用 ,  予測 ,  所感