期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于人工智能的药物-靶标相互作用预测 被引量：4
1
作者 杨朔 王洁 +3 位作者 张梦婷 沈子豪 李洪林 李诗良 《中国现代应用药学》 CAS CSCD 北大核心 2022年第21期2797-2803,共7页
目的建立一个高效的药物-靶标相互作用预测分类模型,为生物实验提供有力的补充工具。方法研究开发一种基于深度学习的方法来预测药物-靶标相互作用:通过引入高维分子指纹和蛋白质描述符,并应用概率矩阵分解算法生成负样本集,构建一个高... 目的建立一个高效的药物-靶标相互作用预测分类模型,为生物实验提供有力的补充工具。方法研究开发一种基于深度学习的方法来预测药物-靶标相互作用:通过引入高维分子指纹和蛋白质描述符,并应用概率矩阵分解算法生成负样本集,构建一个高效的药物-靶标相互作用预测分类模型。结果与其他已报道的方法相比,本方法具有可比性或优越性,预测准确性、特异性、敏感性以及AUC值均>90%,提示该方法在药物靶标预测方面具有良好的应用前景。结论人工智能深度学习模型以及概率矩阵分解算法的结合有助于解决药物-靶标相互作用预测精度低、负样本选择不合理等问题。 展开更多
关键词 药物-靶标相互作用 深度学习 概率矩阵分解算法 靶标预测
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部