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J-GLOBAL ID：201702289654636036   整理番号：17A1407212

マルチスケール離散ウェーブレット変換およびネットワーク特徴に基づく薬物-標的相互作用の予測の改善

An Ameliorated Prediction of Drug-Target Interactions Based on Multi-Scale Discrete Wavelet Transform and Network Features

著者 (6件)： SHEN Cong (Tianjin Univ., Tianjin, CHN) ,  DING Yijie (Tianjin Univ., Tianjin, CHN) ,  TANG Jijun (Tianjin Univ., Tianjin, CHN) ,  TANG Jijun (Univ. South Carolina, SC, USA) ,  XU Xinying (Taiyuan Univ. Technol., Shanxi, CHN) ,  GUO Fei (Tianjin Univ., Tianjin, CHN)
資料名： International Journal of Molecular Sciences (Web)  (International Journal of Molecular Sciences (Web))
巻： 18  号： 8  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年08月 
JST資料番号： U7038A  ISSN： 1422-0067  CODEN： IJMCFK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計算技術を用いた薬物-標的相互作用(DTI)の予測は実験コスト削減において重要な役割を果たす。DTI予測の精度を向上させる各種最先端方法が提案されている。本論文で著者らはDTI予測問題を解くために,マルチスケール離散ウェーブレット変換およびネットワーク特徴(呼称DAWN)を採用した一種の薬物-標的相互作用予測子を提案した。著者らは構造パターン辞書を用いて部分構造指紋によって薬物分子を符号化した。同時に離散ウェーブレット変換(DWT)を応用し,標的配列から特徴を抽出した。その後,著者らは標的,薬物,ネットワーク特徴を連結し,正規化し,特徴ベクターを構築した。これらの特徴ベクトルをサポートベクターマシン(SVM)分類子に供給することで予測モデルを得た。広範な実験はDAWNの予測能力が他のDTI予測方法と互換性を有することを示した。4つのデータセットの精度-再現曲線(AUPR)下の予測領域はそれぞれ,0.895(酵素),0.921(イオンチャネル),0.786(グアノシン結合蛋白質結合受容体,GPCR)および0.603(核受容体)であった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *相互作用 ,  *薬物 ,  ウェーブレット変換 ,  サポートベクトルマシン ,  *予測 ,  酵素 ,  イオンチャンネル ,  膜受容体 ,  サイトゾル受容体
準シソーラス用語： G蛋白質結合受容体 ,  核受容体 ,  *薬物-標的相互作用 ,  離散ウェーブレット変換

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  薬理学一般  (GW01000B)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチスケール ,  離散ウェーブレット変換 ,  薬物 ,  標的 ,  相互作用 ,  予測