Prediction of Side Effects Using Comprehensive Similarity Measures
المؤلفون المشاركون
Seo, Sukyung
Lee, Taekeon
Kim, Mi-hyun
Yoon, Youngmi
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Identifying the potential side effects of drugs is crucial in clinical trials in the pharmaceutical industry.
The existing side effect prediction methods mainly focus on the chemical and biological properties of drugs.
This study proposes a method that uses diverse information such as drug-drug interactions from DrugBank, drug-drug interactions from network, single nucleotide polymorphisms, and side effect anatomical hierarchy as well as chemical structures, indications, and targets.
The proposed method is based on the assumption that properties used in drug repositioning studies could be utilized to predict side effects because the phenotypic expression of a side effect is similar to that of the disease.
The prediction results using the proposed method showed a 3.5% improvement in the area under the curve (AUC) over that obtained when only chemical, indication, and target features were used.
The random forest model delivered outstanding results for all combinations of feature types.
Finally, after identifying candidate side effects of drugs using the proposed method, the following four popular drugs were discussed: (1) dasatinib, (2) sitagliptin, (3) vorinostat, and (4) clonidine.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Seo, Sukyung& Lee, Taekeon& Kim, Mi-hyun& Yoon, Youngmi. 2020. Prediction of Side Effects Using Comprehensive Similarity Measures. BioMed Research International،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131587
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Seo, Sukyung…[et al.]. Prediction of Side Effects Using Comprehensive Similarity Measures. BioMed Research International No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131587
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Seo, Sukyung& Lee, Taekeon& Kim, Mi-hyun& Yoon, Youngmi. Prediction of Side Effects Using Comprehensive Similarity Measures. BioMed Research International. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131587
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1131587
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر