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招标文件 - 古鲁戈宾德辛格因陀罗普拉斯塔大学
此阶段的目的只是准备一份所有合格申请人的名单。只有那些保证金符合要求的申请人的文件才会被审查，以确定其是否符合初步资格。没有按要求缴纳保证金的投标将被立即拒绝。初步资格（第一阶段）将根据下列初步资格标准，根据申请人提供的证明其资格的文件证据的评估来决定。满足以下要求的个体机构将有资格申请：- 个体机构应在截至收到投标最后一天的过去七年内圆满完成：- i) 三个类似的已完成工程，每个工程的成本不低于估计工程成本的 40%
使用拉普拉斯正则化 Schatten p范数最小化从头预测药物-靶标相互作用
在制药科学中，药物发现的一个关键步骤是识别药物-靶标相互作用 (DTI)。然而，只有一小部分 DTI 经过了实验验证。此外，通过传统的生化实验来捕捉药物和靶标之间的新相互作用是一个极其费力、昂贵且耗时的过程。因此，设计用于预测潜在相互作用的计算方法来指导实验验证具有实际意义，特别是对于从头情况。在本文中，我们提出了一种新算法，即拉普拉斯正则化的 Schatten p 范数最小化 (LRSpNM)，用于预测新药物的潜在靶标蛋白和没有已知相互作用的新靶标的潜在药物。具体而言，我们首先利用药物和靶标相似性信息来动态地预填充部分未知的相互作用。然后基于相互作用矩阵低秩的假设，我们使用 Schatten p 范数最小化模型结合拉普拉斯正则化项来提高新药/新靶点案例的预测性能。最后，我们通过一种高效的交替方向乘子算法对 LRSpNM 模型进行数值求解。我们在五个数据集上评估了 LRSpNM，大量的数值实验表明 LRSpNM 比五种最先进的 DTI 预测算法具有更好、更稳健的性能。此外，我们对新药和新靶点预测进行了两个案例研究，这表明 LRSpNM 可以成功预测大多数经过实验验证的 DTI。