DrugECs: An Ensemble System with Feature Subspaces for Accurate Drug-Target Interaction Prediction
المؤلفون المشاركون
Wang, Bing
Wang, Nian
Jiang, Jinjian
Chen, Peng
Zhang, Jun
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-07-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Background.
Drug-target interaction is key in drug discovery, especially in the design of new lead compound.
However, the work to find a new lead compound for a specific target is complicated and hard, and it always leads to many mistakes.
Therefore computational techniques are commonly adopted in drug design, which can save time and costs to a significant extent.
Results.
To address the issue, a new prediction system is proposed in this work to identify drug-target interaction.
First, drug-target pairs are encoded with a fragment technique and the software “PaDEL-Descriptor.” The fragment technique is for encoding target proteins, which divides each protein sequence into several fragments in order and encodes each fragment with several physiochemical properties of amino acids.
The software “PaDEL-Descriptor” creates encoding vectors for drug molecules.
Second, the dataset of drug-target pairs is resampled and several overlapped subsets are obtained, which are then input into kNN (k-Nearest Neighbor) classifier to build an ensemble system.
Conclusion.
Experimental results on the drug-target dataset showed that our method performs better and runs faster than the state-of-the-art predictors.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jiang, Jinjian& Wang, Nian& Chen, Peng& Zhang, Jun& Wang, Bing. 2017. DrugECs: An Ensemble System with Feature Subspaces for Accurate Drug-Target Interaction Prediction. BioMed Research International،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138050
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jiang, Jinjian…[et al.]. DrugECs: An Ensemble System with Feature Subspaces for Accurate Drug-Target Interaction Prediction. BioMed Research International No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138050
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jiang, Jinjian& Wang, Nian& Chen, Peng& Zhang, Jun& Wang, Bing. DrugECs: An Ensemble System with Feature Subspaces for Accurate Drug-Target Interaction Prediction. BioMed Research International. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138050
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138050
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