DTiGEM

DTiGEMS+：使用图嵌入、图挖掘和基于相似性的技术预测药物-靶标相互作用

摘要 在可持续药物开发过程中，药物-靶标相互作用的计算机预测是一个关键阶段，特别是当研究重点是利用现有药物的重新定位时。然而，开发这样的计算方法并非易事，但却非常必要，因为当前预测潜在药物-靶标相互作用的方法存在高假阳性率。在这里，我们介绍了 DTiGEMS +，一种使用图嵌入、图挖掘和基于相似性的技术预测药物-靶标相互作用的计算方法。DTiGEMS + 结合了基于相似性和基于特征的方法，并将新型药物-靶标相互作用的识别建模为异构网络中的链接预测问题。DTiGEMS + 通过使用另外两个互补图（即：药物-药物相似性、靶标-靶标相似性）扩充已知的药物-靶标相互作用图来构建异构网络。DTiGEMS + 结合了不同的计算技术来提供最终的药物靶标预测，这些技术包括图嵌入、图挖掘和机器学习。 DTiGEMS+ 在应用相似性选择程序和相似性融合算法后，将多种药物-药物相似性和靶标-靶标相似性集成到最终的异构图构造中。使用四个基准数据集，我们表明 DTiGEMS+ 与其他用于预测药物-靶标相互作用的最先进的计算机模拟方法相比，显著提高了预测性能，在所有数据集中实现了最高的平均 AUPR（0.92），与最先进方法比较中表现第二好的模型相比，错误率降低了 33.3%。关键词：药物重新定位、药物-靶标相互作用、机器学习、图嵌入、异构网络、基于相似性、相似性集成、生物信息学、化学信息学