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在开发新药和确定其副作用时 [ 1 ]，制药科学依赖于统计学和计算机科学等相关科学分支的发现。此过程中的一个重要步骤是确定药物与药理靶标之间的相互作用。尽管可以通过体外结合试验可靠地确认相互作用的存在（例如，参见 [ 2 – 5 ]），但此类方法昂贵且耗时 [ 6 ]。为了解决这一瓶颈，已经设计并实施了计算方法来估计相互作用的概率。因此，可以根据计算机方法选择最有希望进行体外实验的候选药物。药物开发的成本进一步强调了预测药物-靶标相互作用的重要性。虽然估计数字各不相同，但他们一致认为，将一种新药推向市场需要花费数亿美元，有关概述例如，参见 [ 7 ]。此外，该过程可能总共需要 10 多年。药物-靶标相互作用预测（DTI）技术有望减少上述成本和时间，并支持药物重新定位[8]，即使用现有药物来治疗尚未用该药物治疗的疾病。
改进的线性回归准确预测药物-靶标相互作用
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