基于符号网络的药物靶标相互作用关系预测

药物-靶标相互作用(DTI)预测在新药物研发中具有重要意义。大多数计算方法将其建模为二元预测问题,忽视了DTI的具体类型。考虑DTI的积极或消极作用,将有利于研究多种药物对共同靶标的综合作用机理。通过构建药物靶标符号网络,将DTI预测问题转化为药物与靶标异构网络的符号链路预测问题,并引入Logistic回归与随机游走构建学习系统。在两个数据集进行实验,其预测结果呈现出良好的指标,表明该思路的可行性。